JP2018081007A - Radar device and target detection method - Google Patents

Radar device and target detection method Download PDF

Info

Publication number
JP2018081007A
JP2018081007A JP2016223555A JP2016223555A JP2018081007A JP 2018081007 A JP2018081007 A JP 2018081007A JP 2016223555 A JP2016223555 A JP 2016223555A JP 2016223555 A JP2016223555 A JP 2016223555A JP 2018081007 A JP2018081007 A JP 2018081007A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
target
unit
condition
pedestrian
count value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2016223555A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6815840B2 (en
Inventor
伊藤 淳
Atsushi Ito
淳 伊藤
弘貴 石川
Hiroki Ishikawa
弘貴 石川
大介 西尾
Daisuke Nishio
大介 西尾
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Denso Ten Ltd
Original Assignee
Denso Ten Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Denso Ten Ltd filed Critical Denso Ten Ltd
Priority to JP2016223555A priority Critical patent/JP6815840B2/en
Publication of JP2018081007A publication Critical patent/JP2018081007A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6815840B2 publication Critical patent/JP6815840B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a radar device and a target detection method with which it is possible to track a target which could be a pedestrian continuously for a longer time.SOLUTION: A radar device according to an embodiment comprises a detection unit, an extrapolation unit, a count unit, a determination unit and an adjustment unit. The detection unit repeatedly performs detection of a target approaching the own vehicle. The extrapolation unit performs an extrapolation process for predicting on the basis of the previous detection result a virtual position of the target that was not detected by the latest detection. When a target is detected, the count unit adds a fixed value to the count value that indicates the level of possibility that the target is present; when not detected, the count unit subtracts a prescribed value from the count value. The determination unit determines the level of possibility that the target is a pedestrian on the basis of the lateral movement speed, lateral movement amount and lateral position variation of a target present out of a prescribed angle range from the own vehicle. When the target is the object of the extrapolation process, the adjustment unit adjusts a value subtracted from the count value in correspondence to the level of possibility of being a pedestrian.SELECTED DRAWING: Figure 1D

Description

開示の実施形態は、レーダ装置および物標検知方法に関する。   Embodiments disclosed herein relate to a radar apparatus and a target detection method.

従来、自車両から送信した送信波が物標に反射した反射波を受信し、受信した反射波に基づいて物標を検知する検知処理を繰り返すことにより、自車両に接近する物標を継続的に検知するレーダ装置がある。レーダ装置は、一般に、自車両の進行方向を基準として、レーダ装置からの送信波に対して一定レベルを超える反射波を得られるような所定角度範囲内に存在する物標を検知する(例えば、特許文献1参照)。   Conventionally, a transmission wave transmitted from the host vehicle receives a reflected wave reflected by the target, and a target approaching the host vehicle is continuously detected by repeating detection processing for detecting the target based on the received reflected wave. There is a radar device to detect. In general, a radar apparatus detects a target that exists within a predetermined angle range such that a reflected wave exceeding a certain level with respect to a transmission wave from the radar apparatus can be obtained with reference to the traveling direction of the host vehicle (for example, Patent Document 1).

特開2012−013484号公報JP 2012-013484 A

しかしながら、従来のレーダ装置は、物標が上記した所定角度範囲外に存在する場合に、反射波の信号レベルが一定レベルを下回るため物標の検知精度が低下する。例えば、車両の走行する道路を横断する歩行者が所定角度範囲外に存在する場合は、このような歩行者の可能性のある物標を検知することが困難になる場合がある。   However, in the conventional radar apparatus, when the target is outside the predetermined angle range, the signal detection level of the reflected wave is below a certain level, so that the detection accuracy of the target is lowered. For example, when a pedestrian crossing a road on which the vehicle is traveling is outside a predetermined angle range, it may be difficult to detect such a target that may be a pedestrian.

すなわち、道路を横断する歩行者が所定角度範囲内から所定角度範囲外に移動した場合、所定角度範囲内では、レーダ装置が継続的に歩行者に関する物標を検知していたにも関わらず、所定範囲外に移動した後は歩行者の可能性がある物標を検知することが困難となる。その結果、レーダ装置は車両と衝突する可能性がある物標を追跡(トラッキング)することが難しい場合があった。   That is, when a pedestrian crossing the road moves from within a predetermined angle range to outside the predetermined angle range, within the predetermined angle range, the radar device continuously detects a target related to the pedestrian, After moving outside the predetermined range, it is difficult to detect a target that may be a pedestrian. As a result, it may be difficult for the radar apparatus to track a target that may collide with the vehicle.

実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、歩行者の可能性がある物標をより長い時間継続して追跡することができるレーダ装置および物標検知方法を提供することを目的とする。   One aspect of the embodiments is made in view of the above, and provides a radar apparatus and a target detection method capable of continuously tracking a target that may be a pedestrian for a longer time. With the goal.

実施形態の一態様に係るレーダ装置は、検知部と、外挿部と、カウント部と、判定部と、調整部とを備える。検知部は、自車両に接近する物標を検知する検知処理を繰り返し行う。外挿部は、今回の前記検知処理で検知されなくなった前記物標の仮想位置を前回の前記検知処理で検知された前記物標に基づいて予測する外挿処理を行う。カウント部は、前記検知処理によって前記物標が検知される毎に、当該物標が存在する可能性の高さを示すカウント値に一定値を加算し、前記外挿処理によって前記物標の仮想位置が予測される毎に、当該物標の前記カウント値から所定値を減算する。判定部は、前記自車両の進行方向を基準とする所定角度範囲外に存在する物標の前記自車両に対する横方向の移動速度、前記横方向の移動量、および前記横方向の位置ばらつきに基づいて、当該物標が歩行者である可能性の高さを判定する。調整部は、前記所定角度範囲外に存在する物標が前記外挿処理の対象となった場合に、前記判定部によって判定された前記可能性の高さに応じて、当該物標の前記カウント値から減算する前記所定値を調整する。   A radar apparatus according to an aspect of an embodiment includes a detection unit, an extrapolation unit, a count unit, a determination unit, and an adjustment unit. The detection unit repeatedly performs a detection process for detecting a target approaching the host vehicle. The extrapolation unit performs an extrapolation process for predicting a virtual position of the target that is no longer detected in the current detection process based on the target detected in the previous detection process. Each time the target is detected by the detection process, the count unit adds a fixed value to a count value indicating a high possibility that the target exists, and the virtual part of the target is added by the extrapolation process. Each time a position is predicted, a predetermined value is subtracted from the count value of the target. The determination unit is based on a lateral movement speed of the target existing outside the predetermined angle range with respect to the traveling direction of the host vehicle, the lateral movement amount, and the lateral position variation. Then, it is determined whether the target is likely to be a pedestrian. The adjustment unit, when a target that exists outside the predetermined angle range is the target of the extrapolation process, according to the height of the possibility determined by the determination unit, the count of the target The predetermined value to be subtracted from the value is adjusted.

実施形態の一態様に係るレーダ装置および物標検知方法によれば、歩行者の可能性がある物標をより長い時間継続して追跡することができる。   According to the radar device and the target detection method according to one aspect of the embodiment, a target that may be a pedestrian can be continuously tracked for a longer time.

図1Aは、実施形態に係る物標検知方法の説明図である。FIG. 1A is an explanatory diagram of a target detection method according to an embodiment. 図1Bは、実施形態に係る物標検知方法の説明図である。FIG. 1B is an explanatory diagram of the target detection method according to the embodiment. 図1Cは、実施形態に係る物標検知方法の説明図である。FIG. 1C is an explanatory diagram of the target detection method according to the embodiment. 図1Dは、実施形態に係る物標検知方法の説明図である。FIG. 1D is an explanatory diagram of the target detection method according to the embodiment. 図2は、実施形態に係るレーダ装置を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating the radar apparatus according to the embodiment. 図3Aは、実施形態に係る信号処理装置の前段処理から信号処理装置におけるピーク抽出処理までの処理説明図である。FIG. 3A is an explanatory diagram of processing from pre-processing in the signal processing device according to the embodiment to peak extraction processing in the signal processing device. 図3Bは、実施形態に係る信号処理装置の前段処理から信号処理装置におけるピーク抽出処理までの処理説明図である。FIG. 3B is an explanatory diagram of processing from pre-processing in the signal processing device according to the embodiment to peak extraction processing in the signal processing device. 図3Cは、実施形態に係る信号処理装置の前段処理から信号処理装置におけるピーク抽出処理までの処理説明図である。FIG. 3C is an explanatory diagram of processing from pre-processing of the signal processing device according to the embodiment to peak extraction processing in the signal processing device. 図4Aは、実施形態に係る方位演算処理の処理説明図である。FIG. 4A is a process explanatory diagram of the azimuth calculation process according to the embodiment. 図4Bは、実施形態に係るペアリング処理の処理説明図(その1)である。FIG. 4B is a process explanatory diagram (part 1) of the pairing process according to the embodiment. 図4Cは、実施形態に係るペアリング処理の処理説明図(その2)である。FIG. 4C is a process explanatory diagram (part 2) of the pairing process according to the embodiment. 図5は、実施形態に係るカウント処理部を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram illustrating a count processing unit according to the embodiment. 図6は、実施形態に係る歩行者条件情報の一例を示す説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating an example of pedestrian condition information according to the embodiment. 図7Aは、実施形態に係るカウント値調整エリア情報の説明図である。FIG. 7A is an explanatory diagram of count value adjustment area information according to the embodiment. 図7Bは、実施形態に係るカウント値調整エリア情報の説明図である。FIG. 7B is an explanatory diagram of count value adjustment area information according to the embodiment. 図7Cは、実施形態に係るカウント値調整エリア情報の説明図である。FIG. 7C is an explanatory diagram of count value adjustment area information according to the embodiment. 図8は、実施形態に係るカウント値調整情報の一例を示す説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating an example of count value adjustment information according to the embodiment. 図9は、実施形態に係るカウント処理部の動作説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram of the operation of the count processing unit according to the embodiment. 図10は、実施形態に係るレーダ装置のデータ処理部が実行するメイン処理を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart illustrating main processing executed by the data processing unit of the radar apparatus according to the embodiment. 図11は、実施形態に係るメイン処理中のカウント処理を示すフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart showing the counting process during the main process according to the embodiment. 図12は、実施形態の変形例1に係るレーダ装置が記憶する歩行者条件情報の一例を示す説明図である。FIG. 12 is an explanatory diagram illustrating an example of pedestrian condition information stored in the radar device according to the first modification of the embodiment. 図13は、実施形態の変形例1に係るレーダ装置が物標の位置と、歩行者の予測移動奇跡との一致度合を判定する手順の説明図である。FIG. 13 is an explanatory diagram of a procedure in which the radar device according to the first modification of the embodiment determines the degree of coincidence between the position of the target and the predicted movement miracle of the pedestrian. 図14は、実施形態の変形例1に係るレーダ装置が記憶するカウント値調整情報の一例を示す説明図である。FIG. 14 is an explanatory diagram illustrating an example of count value adjustment information stored in the radar apparatus according to Modification 1 of the embodiment. 図15は、実施形態の変形例2に係るレーダ装置が記憶する歩行者条件情報の一例を示す説明図である。FIG. 15 is an explanatory diagram illustrating an example of pedestrian condition information stored in the radar device according to the second modification of the embodiment.

以下、添付図面を参照して、本願の開示するレーダ装置および物標検知方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。   Hereinafter, embodiments of a radar apparatus and a target detection method disclosed in the present application will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In addition, this invention is not limited by embodiment shown below.

まず、図1A、図1B、図1C、および図1Dを参照し、実施形態に係るレーダ装置が行う物標検知方法について説明する。図1A、図1B、図1C、および図1Dは、実施形態に係る物標検知方法の説明図である。ここでは、レーダ装置が自車両Cのフロントグリルの中央に設けられる場合について説明する。   First, a target detection method performed by the radar apparatus according to the embodiment will be described with reference to FIGS. 1A, 1B, 1C, and 1D. 1A, 1B, 1C, and 1D are explanatory diagrams of a target detection method according to an embodiment. Here, the case where a radar apparatus is provided in the center of the front grille of the own vehicle C is demonstrated.

なお、レーダ装置が設けられる位置は、これに限定されるものではなく、自車両Cの後部、側面、ルームミラー等、任意の位置であってもよい。また、以下では、自車両Cの進行方向を縦方向と称し、自車両Cの進行方向と交差する方向を横方向と称することがある。   Note that the position where the radar device is provided is not limited to this, and may be an arbitrary position such as a rear portion, a side surface, or a rearview mirror of the host vehicle C. Hereinafter, the traveling direction of the host vehicle C may be referred to as a vertical direction, and the direction intersecting the traveling direction of the host vehicle C may be referred to as a lateral direction.

図1Aに示すように、実施形態に係るレーダ装置は、自車両Cの進行方向を基準とする所定角度範囲内のエリア(以下、「検知可能エリアA」と記載する)に存在する物標TGを検知する。かかるレーダ装置は、自車両Cに接近する物標を検知する検知処理を繰り返すことによって、検知可能エリアA内の物標TGを継続的に検知する。   As shown in FIG. 1A, the radar apparatus according to the embodiment includes a target TG that exists in an area within a predetermined angle range based on the traveling direction of the host vehicle C (hereinafter referred to as “detectable area A”). Is detected. Such a radar device continuously detects the target TG in the detectable area A by repeating detection processing for detecting a target approaching the host vehicle C.

また、レーダ装置は、物標TGの接近に伴い物標TGが検知可能エリアA外になり、今回の検知処理によって物標TGが検知されなくなった場合に、物標TGの仮想位置を前回の検知処理で検知された物標TGに基づいて予測する外挿処理を行う。   Further, the radar device moves the virtual position of the target TG to the previous time when the target TG is outside the detectable area A as the target TG approaches and the target TG is not detected by the current detection process. An extrapolation process for predicting based on the target TG detected in the detection process is performed.

また、レーダ装置は、検知処理によって物標TGが検知される毎に、物標TGが存在する可能性の高さを示すカウント値に一定値を加算し、外挿処理によって物標TGの仮想位置が予測される毎に、物標TGのカウント値から所定値を減算するカウント処理を行う。   Further, every time the target TG is detected by the detection process, the radar apparatus adds a fixed value to the count value indicating the high possibility that the target TG exists, and performs an extrapolation process on the virtual TG of the target TG. Every time the position is predicted, a count process is performed to subtract a predetermined value from the count value of the target TG.

そして、レーダ装置は、物標TGのカウント値が閾値(例えば、0)以下になった場合に、物標TGを自車両Cに衝突の可能性がある歩行者等の特定の物標(以下、「特定物標」と記載する)としての追跡対象(以下、単に「追跡対象」と記載する)から除外する。レーダ装置は、例えば当該レーダ装置が有する記憶部に記憶されている物標に関する情報を削除する。   Then, when the count value of the target TG becomes a threshold value (for example, 0) or less, the radar apparatus detects a specific target (hereinafter referred to as a pedestrian or the like) that may collide with the target vehicle TG. , And described as “specific target”) (hereinafter simply referred to as “tracking target”). For example, the radar device deletes information related to the target stored in the storage unit included in the radar device.

図1Aには、自車両Cに対して縦方向から徐々に接近する物標TGについて、カウント値が閾値より大きい時点の物標TGを白丸で示し、カウント値が閾値以下になった時点の物標TGを黒丸で示している。このように、レーダ装置は、物標TGが検知可能エリアA外となっても、物標TGのカウント値が閾値以下になるまでは、継続して検知することができる。   In FIG. 1A, for a target TG that gradually approaches the host vehicle C from the vertical direction, the target TG at the time when the count value is larger than the threshold value is indicated by a white circle, and the object at the time when the count value becomes less than or equal to the threshold value. The mark TG is indicated by a black circle. Thus, even if the target TG is outside the detectable area A, the radar device can continuously detect the target TG until the count value of the target TG becomes equal to or less than the threshold value.

ここで、レーダ装置は、検知可能エリアA外となった物標TGが、例えば、ガードレール等の路側物である場合、自車両Cが道路に沿って走行している限り自車両Cに衝突することがないため、比較的早い時点で追跡対象から除外しても問題はない。   Here, when the target TG outside the detectable area A is a roadside object such as a guardrail, the radar apparatus collides with the own vehicle C as long as the own vehicle C is traveling along the road. There is no problem even if it is excluded from the tracking target at a relatively early time.

ただし、レーダ装置は、検知可能エリアA外となった物標TGが歩行者の場合、その歩行者が道路を横断(例えば、飛び出し等)により、自車両Cに衝突する可能性がある。このため、レーダ装置1は、道路を横断する歩行者の可能性のある物標は、所定角度範囲外であってもできるだけ長い時間追跡することが望ましい。   However, when the target TG outside the detectable area A is a pedestrian, the radar apparatus may collide with the host vehicle C by crossing the road (for example, jumping out). For this reason, it is desirable for the radar apparatus 1 to track a target that may be a pedestrian crossing the road for as long a time as possible even outside the predetermined angle range.

そこで、レーダ装置は、歩行者以外の物標TGの挙動の特徴と、歩行者の挙動の特徴の違いを利用して、検知可能エリアA外となった物標TGが歩行者である可能性の高さを判定し、判定した可能性の高さに応じて、物標TGのカウント値から減算する所定値を調整する。   Therefore, the radar device uses the difference between the behavior characteristics of the target TG other than the pedestrian and the behavior characteristics of the pedestrian, and the possibility that the target TG outside the detectable area A is a pedestrian. The predetermined value to be subtracted from the count value of the target TG is adjusted according to the determined possibility height.

具体的には、図1Bに示すように、例えば、ガードレールTG1等の路側物は、自車両Cが走行しても、自車両Cとの間の横方向の距離に変化がない。つまり、ガードレールTG1等の路側物は、自車両Cから見て自車両Cの進行方向と交差する横方向に移動することが殆どないという特徴がある。また、例えば、マンホール等の下方物や、実際には存在しないがノイズ等に起因して誤検知される所謂ゴーストについても、自車両Cから見て横方向に移動することが殆どない。   Specifically, as shown in FIG. 1B, for example, a roadside object such as the guard rail TG1 does not change in the lateral distance between the host vehicle C and the host vehicle C even when the host vehicle C travels. That is, roadside objects such as the guardrail TG1 are characterized in that they hardly move in the lateral direction intersecting the traveling direction of the host vehicle C when viewed from the host vehicle C. Further, for example, a downward object such as a manhole or a so-called ghost that is not actually present but is erroneously detected due to noise or the like hardly moves in the lateral direction when viewed from the own vehicle C.

これに対して、図1Cに示すように、自車両Cの走行する道路を横断する歩行者Pは、自車両Cに衝突する可能性のある歩行者Pとなり、自車両Cとの間の横方向の距離が徐々に短くなる。つまり、歩行者Pは、自車両Cから見て自車両Cの進行方向と交差する横方向に移動するという特徴がある。   On the other hand, as shown in FIG. 1C, a pedestrian P that crosses the road on which the host vehicle C travels becomes a pedestrian P that may collide with the host vehicle C. The direction distance gradually decreases. That is, the pedestrian P is characterized by moving in a lateral direction intersecting with the traveling direction of the host vehicle C when viewed from the host vehicle C.

そこで、レーダ装置は、検知可能エリアA外となる物標TGの自車両Cに対する横方向の移動速度V、横方向の移動量L1、および横方向の位置ばらつきL2に基づいて、物標TGが自車両Cと衝突する歩行者である可能性の高さを判定する。そして、レーダ装置は、判定した歩行者である可能性の高さに応じて、物標TGのカウント値から減算する所定値を調整する。   Therefore, the radar apparatus determines whether the target TG is based on the lateral movement speed V of the target TG outside the detectable area A with respect to the host vehicle C, the lateral movement amount L1, and the lateral position variation L2. The high possibility of being a pedestrian that collides with the host vehicle C is determined. Then, the radar apparatus adjusts a predetermined value to be subtracted from the count value of the target TG according to the determined possibility of being a pedestrian.

ここで、図1Dを参照して、レーダ装置が歩行者の可能性の高さに応じて、カウント値から減算する値を調整する場合の一例について説明する。なお、図1に白丸および黒丸で示す物標TG2は、例えば、自車両Cの走行する道路脇に設置された看板等の路側物である。そして、白丸は、物標TG2のカウント値が閾値より大きい各時点での位置を示し、黒丸は、物標TG2のカウント値が閾値以下となった時点の位置を示している。   Here, with reference to FIG. 1D, an example in which the radar apparatus adjusts the value to be subtracted from the count value according to the high possibility of a pedestrian will be described. Note that the target TG2 indicated by white circles and black circles in FIG. 1 is, for example, a roadside object such as a signboard installed on the side of the road on which the host vehicle C travels. A white circle indicates a position at each time point when the count value of the target TG2 is larger than the threshold value, and a black circle indicates a position at a time point when the count value of the target TG2 is equal to or less than the threshold value.

また、図1に白四角および黒四角で示す物標TG3は、例えば、自車両Cの走行する道路脇の歩道内を斜めに歩行するような、自車両Cに衝突する可能性が低い歩行者である。そして、白四角は、物標TG3のカウント値が閾値より大きい各時点での位置を示し、黒四角は、物標TG3のカウント値が閾値以下となった時点の位置を示している。   In addition, the target TG3 indicated by the white square and the black square in FIG. It is. The white square indicates the position at each time point when the count value of the target TG3 is greater than the threshold value, and the black square indicates the position when the count value of the target TG3 is equal to or less than the threshold value.

また、図1Dに白三角および黒三角で示す物標T4は、例えば、自車両Cの走行する道路を横断するような、自車両Cに衝突する可能性が高い歩行者である。そして、白三角は、物標TG4のカウント値が閾値より大きい各時点での位置を示し、黒三角は、物標TG4のカウント値が閾値以下となった時点の位置を示している。   In addition, a target T4 indicated by a white triangle and a black triangle in FIG. 1D is a pedestrian who has a high possibility of colliding with the host vehicle C, such as crossing a road on which the host vehicle C travels. The white triangle indicates the position at each time point when the count value of the target TG4 is greater than the threshold value, and the black triangle indicates the position when the count value of the target TG4 is less than or equal to the threshold value.

図1Dに示すように、レーダ装置は、白丸で示す物標TG2が検知可能エリアA外となった場合、物標TG2が横方向に移動しておらず、しかも、横位置ばらつきが大きいため、歩行者である可能性が低いと判定する。   As shown in FIG. 1D, when the target TG2 indicated by the white circle is outside the detectable area A, the radar device does not move in the horizontal direction and the lateral position variation is large. It is determined that the possibility of being a pedestrian is low.

かかる場合、レーダ装置は、1回のカウント処理で物標TG2のカウント値から予め定めた最大値を減算する。これにより、レーダ装置は、例えば、図1Dに黒丸で示すように、検知可能エリアA外となってから4回目のカウント処理で物標TG2を追跡対象から除外する。   In such a case, the radar apparatus subtracts a predetermined maximum value from the count value of the target TG2 in one count process. Thereby, for example, as indicated by a black circle in FIG. 1D, the radar apparatus excludes the target TG2 from the tracking target in the fourth counting process after the area A is out of the detectable area A.

また、レーダ装置は、白四角で示す物標TG3が検知可能エリアA外となった場合、物標TG3の横位置に多少のばらつきがあるが、物標TG3が徒歩相当の速度で横方向に移動しているため、白丸で示す物標TG2よりも歩行者の可能性が高いと判定する。   Further, when the target TG3 indicated by the white square is outside the detectable area A, the radar apparatus has a slight variation in the lateral position of the target TG3, but the target TG3 moves in the horizontal direction at a speed equivalent to walking. Since it is moving, it is determined that the possibility of a pedestrian is higher than the target TG2 indicated by a white circle.

かかる場合、レーダ装置は、1回のカウント処理で物標TG3のカウント値から減算する値を白丸で示す物標TG2の場合よりも小さくする。これにより、レーダ装置は、例えば、図1Cに黒四角で示すように、検知可能エリアA外となってから7回目のカウント処理で物標TG3を追跡対象から除外する。   In such a case, the radar apparatus makes the value subtracted from the count value of the target TG3 in one count process smaller than the target TG2 indicated by a white circle. Thereby, for example, as shown by a black square in FIG. 1C, the radar apparatus excludes the target TG3 from the tracking target in the seventh count process after the outside of the detectable area A.

したがって、レーダ装置は、歩行者の可能性がある白四角で示す物標TG3について、歩行者の可能性が低い白丸で示す物標TG2よりも長い時間継続して追跡することができる。   Therefore, the radar apparatus can continuously track the target TG3 indicated by a white square with a possibility of a pedestrian for a longer time than the target TG2 indicated by a white circle with a low possibility of a pedestrian.

また、レーダ装置は、白三角で示す物標TG4が検知可能エリアA外となった場合、物標TG4の横方向の移動速度および距離が白四角で示す物標TG3を上回り、横方向の位置ばらつきも小さいため、白四角で示す物標TG3より歩行者の可能性が高いと判定する。   In addition, when the target TG4 indicated by the white triangle is outside the detectable area A, the radar apparatus has a lateral movement speed and distance of the target TG4 that exceeds the target TG3 indicated by the white square. Since the variation is small, it is determined that the possibility of a pedestrian is higher than the target TG3 indicated by the white square.

かかる場合、レーダ装置は、1回のカウント処理で物標TG4のカウント値から減算する値を白四角で示す物標TG3の場合よりも、さらに小さくする。これにより、レーダ装置は、例えば、図1Dに黒三角で示すように、検知可能エリアA外となってから10回目のカウント処理で物標TG4を追跡対象から除外する。   In such a case, the radar apparatus makes the value to be subtracted from the count value of the target TG4 in one count process smaller than that of the target TG3 indicated by a white square. Thereby, for example, as shown by a black triangle in FIG. 1D, the radar apparatus excludes the target TG4 from the tracking target in the tenth count processing after the area A is out of the detectable area A.

したがって、レーダ装置は、歩行者の可能性が高い白三角で示す物標TG4について、白四角で示す物標TG3よりも、さらに長い時間継続して特定物標として追跡することができる。   Therefore, the radar apparatus can track a target TG4 indicated by a white triangle, which is likely to be a pedestrian, as a specific target continuously for a longer time than the target TG3 indicated by a white square.

次に、図2を参照し、実施形態に係るレーダ装置1の構成について説明する。図2は、実施形態に係るレーダ装置1を示すブロック図である。なお、図2では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。   Next, the configuration of the radar apparatus 1 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a block diagram illustrating the radar apparatus 1 according to the embodiment. In FIG. 2, only components necessary for explaining the features of the present embodiment are represented by functional blocks, and descriptions of general components are omitted.

換言すれば、図2に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各機能ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。   In other words, each component illustrated in FIG. 2 is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. For example, the specific form of distribution / integration of each functional block is not limited to the one shown in the figure, and all or a part thereof is functionally or physically distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions.・ It can be integrated and configured.

図2に示すように、レーダ装置1は、送信系を構成する構成要素として、送信部2と、送信アンテナ4とを備える。送信部2は、信号生成部21と、発振器22とを備える。   As shown in FIG. 2, the radar apparatus 1 includes a transmission unit 2 and a transmission antenna 4 as components that constitute a transmission system. The transmission unit 2 includes a signal generation unit 21 and an oscillator 22.

また、レーダ装置1は、受信系を構成する構成要素として、受信アンテナ5−1〜5−nと、受信部6−1〜6−nとを備える。受信部6−1〜6−nはそれぞれ、ミキサ61と、A/D変換部62とを備える。また、レーダ装置1は、信号処理系を構成する構成要素として、信号処理装置7を備える。   In addition, the radar apparatus 1 includes reception antennas 5-1 to 5-n and reception units 6-1 to 6-n as components constituting the reception system. Each of the reception units 6-1 to 6-n includes a mixer 61 and an A / D conversion unit 62. The radar apparatus 1 includes a signal processing device 7 as a component constituting the signal processing system.

なお、以下では、説明の簡略化のため、単に「受信アンテナ5」と記載した場合には、受信アンテナ5−1〜5−nを総称するものとする。かかる点は、「受信部6」についても同様とする。   In the following, for the sake of simplification of explanation, when “reception antenna 5” is simply described, the reception antennas 5-1 to 5-n are collectively referred to. The same applies to the “receiving unit 6”.

送信部2は、送信信号を生成する処理を行う。信号生成部21は、後述する信号処理装置7が備える送受信制御部71の制御により、三角波で周波数変調されたミリ波を送信するための変調信号を生成する。発振器22は、かかる信号生成部21によって生成された変調信号に基づいて送信信号を生成する。   The transmission unit 2 performs processing for generating a transmission signal. The signal generation unit 21 generates a modulation signal for transmitting a millimeter wave that is frequency-modulated with a triangular wave, under the control of a transmission / reception control unit 71 provided in the signal processing device 7 described later. The oscillator 22 generates a transmission signal based on the modulation signal generated by the signal generation unit 21.

送信アンテナ4は、発振器22によって生成された送信信号を、自車両Cの前方へ送信波として送出する。なお、図2に示すように、発振器22によって生成された送信信号は、後述するミキサ61に対しても分配される。   The transmission antenna 4 transmits the transmission signal generated by the oscillator 22 as a transmission wave in front of the host vehicle C. As shown in FIG. 2, the transmission signal generated by the oscillator 22 is also distributed to the mixer 61 described later.

受信アンテナ5は、送信アンテナ4から送出された送信波が物標において反射することで、かかる物標から到来する反射波を受信信号として受信する。受信部6のそれぞれは、受信した各受信信号を信号処理装置7へ渡すまでの前段処理を行う。   The reception antenna 5 receives the reflected wave coming from the target as a reception signal by reflecting the transmission wave transmitted from the transmission antenna 4 on the target. Each of the reception units 6 performs pre-processing until each received signal is passed to the signal processing device 7.

具体的には、ミキサ61のそれぞれは、上述のように分配された送信信号と、受信アンテナ5のそれぞれにおいて受信された受信信号とを混合してビート信号を生成する。なお、受信アンテナ5とミキサ61との間にはそれぞれ対応する増幅器を配してもよい。   Specifically, each of the mixers 61 mixes the transmission signal distributed as described above and the reception signal received at each of the reception antennas 5 to generate a beat signal. A corresponding amplifier may be provided between the receiving antenna 5 and the mixer 61.

A/D変換部62は、ミキサ61において生成されたビート信号をデジタル変換し、信号処理装置7に対して出力する。信号処理装置7は、送受信制御部71と、FFT(Fast Fourier Transform)部72と、データ処理部73と、記憶部74とを備える。   The A / D converter 62 digitally converts the beat signal generated in the mixer 61 and outputs it to the signal processing device 7. The signal processing device 7 includes a transmission / reception control unit 71, an FFT (Fast Fourier Transform) unit 72, a data processing unit 73, and a storage unit 74.

データ処理部73は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、入出力ポートなどを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。   The data processing unit 73 includes, for example, a microcomputer having a central processing unit (CPU), a read only memory (ROM), a random access memory (RAM), an input / output port, and various circuits.

データ処理部73は、CPUがROMに記憶された物標検知プログラムを、RAMを作業領域として使用して実行することにより機能する複数の処理部を備える。具体的には、データ処理部73は、ピーク抽出部73a、方位演算部73b、ペアリング部73c、連続性判定部73d、フィルタ処理部73e、カウント処理部73f、物標分類部73g、不要物標判定部73h、結合処理部73i、および出力物標選択部73jを備える。   The data processing unit 73 includes a plurality of processing units that function when the CPU executes the target detection program stored in the ROM using the RAM as a work area. Specifically, the data processing unit 73 includes a peak extraction unit 73a, an azimuth calculation unit 73b, a pairing unit 73c, a continuity determination unit 73d, a filter processing unit 73e, a count processing unit 73f, a target classification unit 73g, an unnecessary object. A target determination unit 73h, a combination processing unit 73i, and an output target selection unit 73j are provided.

データ処理部73が備える各処理部は、それぞれ一部または全部がASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアで構成されてもよい。   Each or all of the processing units included in the data processing unit 73 may be configured by hardware such as an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA).

記憶部74は、ハードディスクドライブや不揮発性メモリ、レジスタといった記憶デバイスであって、歩行者条件情報74a、カウント値調整エリア情報74b、カウント値調整情報74c、およびカウント値74dを記憶する。   The storage unit 74 is a storage device such as a hard disk drive, a nonvolatile memory, or a register, and stores pedestrian condition information 74a, count value adjustment area information 74b, count value adjustment information 74c, and a count value 74d.

歩行者条件情報74aは、物標が歩行者である可能性の高さを示す順位(以下、「歩行者可能性順位」と記載する)を判定する場合に、データ処理部73が参照する情報である。歩行者条件情報74aの一例については、図6を参照して後述する。   The pedestrian condition information 74a is information that the data processing unit 73 refers to when determining the rank indicating the high possibility that the target is a pedestrian (hereinafter referred to as “pedestrian possibility rank”). It is. An example of the pedestrian condition information 74a will be described later with reference to FIG.

カウント値調整エリア情報74bは、データ処理部73が後述のカウント処理において、物標のカウント値から減算する値の調整を行うエリアを示す情報である。カウント値調整エリア情報74bの一例については、図7A〜図7Cを参照して後述する。   The count value adjustment area information 74b is information indicating an area in which the data processing unit 73 adjusts a value to be subtracted from the count value of the target in the count process described later. An example of the count value adjustment area information 74b will be described later with reference to FIGS. 7A to 7C.

カウント値調整情報74cは、データ処理部73が後述のカウント処理において、物標のカウント値から減算する値の調整を行う場合に、参照する情報である。カウント値調整情報74cの一例については、図8を参照して後述する。   The count value adjustment information 74c is information that is referred to when the data processing unit 73 adjusts a value to be subtracted from the target count value in a count process described later. An example of the count value adjustment information 74c will be described later with reference to FIG.

送受信制御部71は、上述の信号生成部21を含む送信部2を制御する。また、図示していないが、受信部6それぞれの制御もあわせて行う。FFT部72は、各A/D変換部62から入力したビート信号に対して高速フーリエ変換を施して、データ処理部73のピーク抽出部73aへ出力する。   The transmission / reception control unit 71 controls the transmission unit 2 including the signal generation unit 21 described above. Further, although not shown, the control of each receiving unit 6 is also performed. The FFT unit 72 performs fast Fourier transform on the beat signal input from each A / D conversion unit 62 and outputs the result to the peak extraction unit 73 a of the data processing unit 73.

ピーク抽出部73aは、FFT部72による高速フーリエ変換結果においてピークとなるピーク周波数を抽出して方位演算部73bへ出力する。なお、ピーク抽出部73aは、後述するビート信号の「UP区間」および「DN区間」のそれぞれについてピーク周波数を抽出する。   The peak extraction unit 73a extracts a peak frequency that becomes a peak in the fast Fourier transform result by the FFT unit 72 and outputs the peak frequency to the azimuth calculation unit 73b. The peak extraction unit 73a extracts a peak frequency for each of an “UP section” and a “DN section” of a beat signal to be described later.

方位演算部73bは、ピーク抽出部73aにおいて抽出されたピーク周波数のそれぞれに対応する反射波の到来角度とその信号強度(受信レベル)を算出する。この時点で、到来角度は、位相折り返しされた場合を含み、物標が存在すると推定される角度であることから、以下、「推定角度」と記載する。また、方位演算部73bは、算出した推定角度と受信レベルとを、ペアリング部73cへ出力する。   The azimuth calculation unit 73b calculates the arrival angle of the reflected wave corresponding to each of the peak frequencies extracted by the peak extraction unit 73a and its signal intensity (reception level). At this time, the arrival angle includes the case where the phase is turned back and is an angle at which the target is estimated to exist. In addition, the azimuth calculation unit 73b outputs the calculated estimated angle and reception level to the pairing unit 73c.

ペアリング部73cは、方位演算部73bの算出結果に基づいて「UP区間」および「DN区間」それぞれのピーク周波数の正しい組み合わせを判定し、組み合わせ結果から各物標の距離および相対速度を算出する。また、ペアリング部73cは、各物標の推定角度、距離および相対速度を含む情報を、連続性判定部73dへ出力する。   The pairing unit 73c determines the correct combination of the peak frequencies of the “UP section” and the “DN section” based on the calculation result of the azimuth calculation unit 73b, and calculates the distance and relative speed of each target from the combination result. . The pairing unit 73c outputs information including the estimated angle, distance, and relative speed of each target to the continuity determination unit 73d.

ここで、信号処理装置7におけるここまでの一連の処理の流れについて、図3A、図3B、図3C、図4A、図4B、および図4Cを用いて説明する。図3A、図3B、および図3Cは、実施形態に係る信号処理装置7の前段処理から信号処理装置7におけるピーク抽出処理までの処理説明図である。   Here, the flow of a series of processes so far in the signal processing device 7 will be described with reference to FIGS. 3A, 3B, 3C, 4A, 4B, and 4C. 3A, 3B, and 3C are explanatory diagrams of processing from the previous stage processing of the signal processing device 7 to the peak extraction processing in the signal processing device 7 according to the embodiment.

また、図4Aは、実施形態に係る方位演算処理の処理説明図である。また、図4Bは、実施形態に係るペアリング処理の処理説明図(その1)である。また、図4Cは、実施形態に係るペアリング処理の処理説明図(その2)である。   FIG. 4A is a process explanatory diagram of the azimuth calculation process according to the embodiment. FIG. 4B is a process explanatory diagram (part 1) of the pairing process according to the embodiment. FIG. 4C is a process explanatory diagram (No. 2) of the pairing process according to the embodiment.

図3Aに示すように、送信信号fs(t)は、送信アンテナ4から送信波として送出された後、物標において反射されて反射波として到来し、受信アンテナ5において受信信号fr(t)として受信される。   As shown in FIG. 3A, the transmission signal fs (t) is transmitted from the transmission antenna 4 as a transmission wave, then reflected by the target and arrives as a reflection wave, and received at the reception antenna 5 as a reception signal fr (t). Received.

このとき、図3Aに示すように、受信信号fr(t)は、自車両Cと物標との距離に応じて、送信信号fs(t)に対して時間差τだけ遅延している。この時間差τと、自車両Cおよび物標の相対速度に基づくドップラー効果とにより、受信信号fr(t)と送信信号fs(t)とが混合されて得られる出力信号においては、周波数が上昇する「UP区間」の周波数fupと、周波数が下降する「DN区間」の周波数fdnとが繰り返されるビート信号が得られる。   At this time, as shown in FIG. 3A, the reception signal fr (t) is delayed by a time difference τ with respect to the transmission signal fs (t) according to the distance between the host vehicle C and the target. Due to this time difference τ and the Doppler effect based on the relative speed of the host vehicle C and the target, the frequency increases in the output signal obtained by mixing the reception signal fr (t) and the transmission signal fs (t). A beat signal is obtained in which the frequency “up” of the “UP section” and the frequency fdn of the “DN section” where the frequency decreases are repeated.

図3Bには、「UP区間」側について、かかるビート信号をFFT部72において高速フーリエ変換した結果を模式的に示している。また、図3Cには、「DN区間」側について、かかるビート信号をFFT部72において高速フーリエ変換した結果を模式的に示している。   FIG. 3B schematically shows the result of fast Fourier transform of the beat signal in the FFT unit 72 for the “UP section” side. FIG. 3C schematically shows the result of fast Fourier transform of the beat signal in the FFT unit 72 for the “DN section” side.

図3Bおよび図3Cに示すように、高速フーリエ変換後には、「UP区間」側および「DN区間」側のそれぞれの周波数領域における波形が得られる。ピーク抽出部73aは、かかる波形において信号強度が最大の極大値(ピーク)となるピーク周波数を抽出する。   As shown in FIGS. 3B and 3C, after the fast Fourier transform, waveforms in the respective frequency domains on the “UP section” side and the “DN section” side are obtained. The peak extraction unit 73a extracts a peak frequency at which the signal intensity has a maximum value (peak) in the waveform.

たとえば、図3Bに示した例の場合、ピーク抽出閾値が用いられ、「UP区間」側において、ピークPu1〜Pu3がそれぞれピークとして判定され、ピーク周波数fu1〜fu3がそれぞれ抽出される。   For example, in the case of the example shown in FIG. 3B, the peak extraction threshold is used, the peaks Pu1 to Pu3 are determined as peaks on the “UP section” side, and the peak frequencies fu1 to fu3 are extracted, respectively.

また、図3Cに示すように、「DN区間」側においては、同じくピーク抽出閾値により、ピークPd1,Pd2,Pd3がそれぞれピークとして判定され、ピーク周波数fd1,fd2,fd3がそれぞれ抽出される。   Further, as shown in FIG. 3C, on the “DN section” side, the peaks Pd1, Pd2, and Pd3 are determined as peaks by the peak extraction threshold, and the peak frequencies fd1, fd2, and fd3 are extracted.

ここで、ピーク抽出部73aが抽出した各ピーク周波数の周波数成分には、複数の物標からの反射波が混成している場合がある。そこで、方位演算部73bは、各ピーク周波数のそれぞれについて方位演算を行い、ピーク周波数毎に対応する物標の存在を解析する。   Here, the frequency component of each peak frequency extracted by the peak extraction unit 73a may be a mixture of reflected waves from a plurality of targets. Therefore, the azimuth calculation unit 73b performs azimuth calculation for each peak frequency and analyzes the presence of a target corresponding to each peak frequency.

なお、方位演算部73bにおける方位演算は、たとえばESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)などの所定の到来方向推定手法を用いて行われるが、これに限定されるものではない。   Note that the azimuth calculation in the azimuth calculation unit 73b is performed using a predetermined arrival direction estimation method such as ESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques), but is not limited thereto.

図4Aは、方位演算部73bが行った方位演算結果を模式的に示すものである。方位演算部73bは、かかる方位演算結果の各ピークPu1〜Pu3から、これらピークPu1〜Pu3にそれぞれ対応する各物標の推定角度を算出する。また、各ピークPu1〜Pu3の大きさが受信レベルとなる。方位演算部73bは、かかる方位演算処理を、「UP区間」側および「DN区間」側のそれぞれについて行う。   FIG. 4A schematically shows the result of the azimuth calculation performed by the azimuth calculation unit 73b. The azimuth calculation unit 73b calculates an estimated angle of each target corresponding to each of the peaks Pu1 to Pu3 from the peaks Pu1 to Pu3 of the azimuth calculation result. Moreover, the magnitude | size of each peak Pu1-Pu3 becomes a reception level. The azimuth calculation unit 73b performs the azimuth calculation processing on each of the “UP section” side and the “DN section” side.

このとき、方位演算部73bは、例えば、レーダ装置1に対する物標の推定角度が検知可能角度を超える場合に、隣接する受信アンテナによって受信される受信信号の位相差が360°を超えることがある。   At this time, for example, when the estimated angle of the target with respect to the radar apparatus 1 exceeds the detectable angle, the azimuth calculation unit 73b may cause the phase difference between the reception signals received by the adjacent reception antennas to exceed 360 °. .

かかる場合に、方位演算部73bは、例えば、実際には左側の一方の検知可能角度よりもβ°左側(外側)に存在する物標の推定角度を、右側の他の検知可能角度よりもβ°左側(内側)として算出することがある。こうして前述した位相折り返しが発生する。   In such a case, the azimuth calculation unit 73b may, for example, set the estimated angle of the target that is actually β ° left (outside) from one of the left detectable angles to β ° May be calculated as left side (inside). Thus, the phase wrapping described above occurs.

ペアリング部73cは、図4Bに示すように、方位演算部73bの方位演算結果において、推定角度および受信レベルの近い各ピークを組み合わせるペアリングを行う。また、その組み合わせ結果から、ペアリング部73cは、各ピークの組み合わせに対応する各物標の距離および相対速度を算出する。距離は、「距離∝(fup+fdn)」の関係に基づいて算出される。相対速度は、「速度∝(fup−fdn)」の関係に基づいて算出される。   As shown in FIG. 4B, the pairing unit 73c performs pairing that combines the peaks with the estimated angles and the reception levels close to each other in the azimuth calculation result of the azimuth calculation unit 73b. Further, from the combination result, the pairing unit 73c calculates the distance and relative velocity of each target corresponding to each peak combination. The distance is calculated based on the relationship of “distance ∝ (fup + fdn)”. The relative speed is calculated based on the relationship of “speed ∝ (fup−fdn)”.

こうして、ペアリング部73cは、図4Cに示すように、自車両Cに対する、各物標TGの推定角度、距離、および相対速度を示すペアリング処理結果を得ることによって、各物標TGの検知処理を行う。そして、ペアリング部73cは、検知処理結果となるペアリング処理結果を連続性判定部73dへ出力する。   Thus, as shown in FIG. 4C, the pairing unit 73c obtains a pairing processing result indicating the estimated angle, distance, and relative speed of each target TG with respect to the host vehicle C, thereby detecting each target TG. Process. And the pairing part 73c outputs the pairing process result used as a detection process result to the continuity determination part 73d.

このように、ピーク抽出部73a、方位演算部73b、ペアリング部73cは、上記した一連の処理を行うことによって、自車両Cに接近する物標を検知する検知部として機能する。   As described above, the peak extraction unit 73a, the azimuth calculation unit 73b, and the pairing unit 73c function as a detection unit that detects a target approaching the host vehicle C by performing the series of processes described above.

図2の説明に戻り、続いて連続性判定部73dについて説明する。連続性判定部73dは、今回の検知処理により判定中の物標の瞬時値に、前回の検知処理までに検知していた物標と連続性があるか否かを判定する。   Returning to the description of FIG. 2, the continuity determination unit 73d will be described. The continuity determination unit 73d determines whether or not the instantaneous value of the target being determined by the current detection process has continuity with the target detected by the previous detection process.

具体的には、前回の検知処理までの物標の位置から今回の予測位置を算出し、今回の検知処理において予測位置に近い瞬時値があれば、かかる瞬時値に連続性があると判定する。そして、連続性判定部73dは、連続性判定後の物標に関する情報をフィルタ処理部73eへ出力する。   Specifically, the current predicted position is calculated from the position of the target up to the previous detection process, and if there is an instantaneous value close to the predicted position in the current detection process, it is determined that the instantaneous value has continuity. . Then, the continuity determination unit 73d outputs information on the target after the continuity determination to the filter processing unit 73e.

フィルタ処理部73eは、各物標について、時系列に処理される複数回分の瞬時値を平均化するフィルタ処理によって、瞬時値のばらつきを補正する処理部である。また、フィルタ処理部73eは、連続性判定の結果、今回の検知処理において予測位置に近い瞬時値がない場合、前回の検知処理で検知された同一物標の瞬時値に基づいて、今回の検知処理で検知されなくなった物標の仮想位置等を予測する外挿処理を行う。   The filter processing unit 73e is a processing unit that corrects variation in instantaneous values for each target by a filtering process that averages the instantaneous values for a plurality of times processed in time series. Further, when there is no instantaneous value close to the predicted position in the current detection process as a result of the continuity determination, the filter processing unit 73e detects the current detection based on the instantaneous value of the same target detected in the previous detection process. An extrapolation process for predicting a virtual position or the like of a target that is no longer detected in the process is performed.

ここで、フィルタ処理部73eは、物標と自車両Cとにおける車両進行方向の距離である縦位置、および、車幅方向の横位置を仮想的に算出した仮想位置や、物標と自車両Cとの相対速度を仮想的に算出した仮想相対速度を予測する。以下の説明では、外挿処理により導出される仮想位置や仮想相対速度のうち仮想位置を例に説明する。   Here, the filter processing unit 73e is configured to virtually calculate the vertical position that is the distance in the vehicle traveling direction between the target and the host vehicle C, and the horizontal position in the vehicle width direction, or the target and the host vehicle. A virtual relative speed obtained by virtually calculating a relative speed with C is predicted. In the following description, a virtual position will be described as an example among the virtual position and virtual relative speed derived by extrapolation processing.

このように、フィルタ処理部73eは、今回の検知処理において予測位置に近い瞬時値がない場合、今回の検知処理で検知されなくなった物標の仮想位置を前回の検知処理で検知された物標に基づいて予測する外挿処理を行う外挿部として機能する。   As described above, when there is no instantaneous value close to the predicted position in the current detection process, the filter processing unit 73e detects the virtual position of the target that is no longer detected in the current detection process and the target detected in the previous detection process. Functions as an extrapolation unit that performs extrapolation processing based on the above.

フィルタ処理部73eは、フィルタ処理後の物標に関する情報を物標分類部73gへ出力する。また、フィルタ処理部73eは、フィルタ処理後の物標に関する情報をカウント処理部73fへ出力する。   The filter processing unit 73e outputs information on the target after the filtering process to the target classification unit 73g. Further, the filter processing unit 73e outputs information on the target after the filter processing to the count processing unit 73f.

カウント処理部73fは、今回検知された物標が存在する可能性の高さを示すカウント値74dをカウントして記憶部74に記憶させる処理部である。カウント処理部73fは、今回の検知処理によって物標が検知される場合に、その都度、検知された物標のカウント値74dに一定値(例えば、4)を加算する。なお、カウント値74dには、予め上限値(例えば、35)が設けられる。   The count processing unit 73f is a processing unit that counts a count value 74d that indicates the possibility that the target detected this time exists and stores the count value 74d in the storage unit 74. When the target is detected by the current detection process, the count processing unit 73f adds a certain value (for example, 4) to the count value 74d of the detected target each time. The count value 74d is provided with an upper limit value (for example, 35) in advance.

また、カウント処理部73fは、今回の検知処理によっては検知されず、外挿処理によって物標の仮想位置が予測される場合に、その都度、仮想位置が予測された物標のカウント値74dから所定値を減算する。カウント値74dが減算によって閾値(例えば、0)以下になった物標は、後段の不要物標判定部73hによって、追跡対象から除外される。   In addition, the count processing unit 73f is not detected by the current detection process, and each time the virtual position of the target is predicted by the extrapolation process, the count processing unit 73f uses the target count value 74d for which the virtual position is predicted. A predetermined value is subtracted. A target whose count value 74d has become equal to or smaller than a threshold (for example, 0) by subtraction is excluded from the tracking target by the unnecessary target determination unit 73h in the subsequent stage.

かかるカウント処理部73fは、カウント値74dから所定値を減算する場合に、まず、減算の対象となる物標について、歩行者可能性順位を判定する。そして、カウント処理部73fは、判定した歩行者可能性順位の高さに応じて、カウント値74dから減算する所定値を調整することにより、歩行者の可能性がある物標をより長い時間継続して追跡可能とする。   When the count processing unit 73f subtracts a predetermined value from the count value 74d, the count processing unit 73f first determines the pedestrian possibility ranking for the target to be subtracted. Then, the count processing unit 73f adjusts a predetermined value to be subtracted from the count value 74d according to the determined pedestrian possibility ranking, thereby continuing a target that may be a pedestrian for a longer time. Can be traced.

ここで、図5〜図9を参照し、かかるカウント処理部73fについて、さらに具体的に説明する。図5は、実施形態に係るカウント処理部73fを示すブロック図である。また、図6は、実施形態に係る歩行者条件情報74aの一例を示す説明図である。   Here, the count processing unit 73f will be described in more detail with reference to FIGS. FIG. 5 is a block diagram illustrating the count processing unit 73f according to the embodiment. FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of pedestrian condition information 74a according to the embodiment.

また、図7A〜図7Cは、実施形態に係るカウント値調整エリア情報74bの説明図である。また、図8は、実施形態に係るカウント値調整情報74cの一例を示す説明図である。また、図9は、実施形態に係るカウント処理部73fの動作説明図である。   7A to 7C are explanatory diagrams of the count value adjustment area information 74b according to the embodiment. FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of the count value adjustment information 74c according to the embodiment. FIG. 9 is an explanatory diagram of the operation of the count processing unit 73f according to the embodiment.

図5に示すように、カウント処理部73fは、判定部75aと、調整部75bと、カウント部75cとを備える。判定部75aは、フィルタ処理部73eから入力されるフィルタ処理後の物標の推定角度に基づき、今回検知された物標が検知可能エリアA内か否かを判定する。   As illustrated in FIG. 5, the count processing unit 73f includes a determination unit 75a, an adjustment unit 75b, and a count unit 75c. The determination unit 75a determines whether or not the target detected this time is in the detectable area A based on the estimated angle of the target after filtering input from the filter processing unit 73e.

ここでは、自車両Cの進行方向を0[deg]とし、自車両Cの進行方向を基準とした左右15[deg]の角度範囲を検知可能エリアAとして説明する。判定部75aは、今回検知された物標が、かかる検知可能エリアA内であると判定した場合に、その旨を示す情報をカウント部75cへ出力する。   Here, the traveling direction of the host vehicle C is assumed to be 0 [deg], and an angular range of 15 [deg] on the left and right with respect to the traveling direction of the host vehicle C will be described as the detectable area A. If the determination unit 75a determines that the target detected this time is within the detectable area A, the determination unit 75a outputs information indicating that fact to the count unit 75c.

カウント部75cは、判定部75aから物標が検知可能エリアA内であることを示す情報が入力される場合、今回検知された物標のカウント値74dに一定値(例えば、4)を加算して、記憶部74に記憶させる。   When the information indicating that the target is in the detectable area A is input from the determination unit 75a, the count unit 75c adds a certain value (for example, 4) to the count value 74d of the target detected this time. And stored in the storage unit 74.

また、判定部75aは、今回検知された物標が検知可能エリアA外であると判定した場合、フィルタ処理部73eから入力されるフィルタ処理後の物標の推定角度、距離、相対速度、および歩行者条件情報74aに基づいて、物標の歩行者可能性順位を判定する。   In addition, when the determination unit 75a determines that the target detected this time is outside the detectable area A, the estimated angle, distance, relative speed, and the post-filter target input from the filter processing unit 73e, and Based on the pedestrian condition information 74a, the pedestrian possibility ranking of the target is determined.

具体的には、判定部75aは、まず、フィルタ処理部73eから順次入力される物標の推定角度、距離、および相対速度に基づいて、物標の横移動速度、横移動量、および横位置ばらつきを算出する。   Specifically, the determination unit 75a first determines the horizontal movement speed, the horizontal movement amount, and the horizontal position of the target based on the estimated angle, distance, and relative speed of the target sequentially input from the filter processing unit 73e. Calculate the variation.

ここでの、横移動速度とは、自車両Cの走行方向(縦方向)と交差する横方向への物標の移動速度である。また、横移動量とは、物標が横方向の移動を開始した位置から物標が今回検知された位置までの横方向の移動量である。   Here, the lateral movement speed is a movement speed of the target in the lateral direction intersecting the traveling direction (vertical direction) of the host vehicle C. The lateral movement amount is the lateral movement amount from the position where the target starts moving in the horizontal direction to the position where the target is detected this time.

また、横位置ばらつきとは、物標の自車両Cに対する横位置のばらつきである。具体的には、レーダ装置1は、同一物標の検知および追跡を行う処理を順次繰り返す場合、処理毎に毎回、同一物標における同一の反射点からの反射波を受信することが理想的である。   Further, the lateral position variation is a lateral position variation of the target with respect to the host vehicle C. Specifically, when the radar apparatus 1 sequentially repeats the process of detecting and tracking the same target, it is ideal to receive the reflected wave from the same reflection point on the same target every time the process is performed. is there.

しかし、レーダ装置1は、物標の形状等により処理毎に同一物標における異なる反射点からの反射波を受信する場合があり、かかる場合に、実際に物標が移動した位置とは異なる位置を物標の位置として判定することがある。   However, the radar apparatus 1 may receive reflected waves from different reflection points on the same target for each processing depending on the shape of the target, and in such a case, a position different from the position where the target has actually moved. May be determined as the position of the target.

例えば、物標が歩行者の場合は、手・胴体・足などの反射点にばらつくが、そのばらつきは車両等の物体に比べて小さい。車両はその車体幅が2mほどあるため、ばらつきは比較的大きくなることがある。   For example, when the target is a pedestrian, the reflection points such as hands, torso, and feet vary, but the variation is smaller than that of an object such as a vehicle. Since the vehicle has a body width of about 2 m, the variation may be relatively large.

そこで、本実施形態では、かかる同一物標における反射点のばらつきに起因して、レーダ装置1によって検知される同一物標の自車両Cに対する横位置のばらつきを、横位置ばらつきと定義する。   Therefore, in the present embodiment, the variation in the lateral position of the same target detected by the radar apparatus 1 with respect to the host vehicle C due to the variation in the reflection point of the same target is defined as the lateral position variation.

続いて、判定部75aは、算出した物標の横移動速度、横移動量、および横位置ばらつきのそれぞれについて、図6に示す歩行者条件情報74aに含まれる第1条件、第2条件、および第3条件が成立するか否かを判定して、物標の歩行者可能性順位を判定する。   Subsequently, for each of the calculated lateral movement speed, lateral movement amount, and lateral position variation of the target, the determination unit 75a includes the first condition, the second condition, and the second condition included in the pedestrian condition information 74a illustrated in FIG. It is determined whether or not the third condition is established, and the pedestrian possibility ranking of the target is determined.

図6に示すように、歩行者条件情報74aは、第1条件、第2条件、および第3条件に、それぞれ条件内容および重みづけ情報が対応付けられ、各条件の成立および不成立の組み合わせに、歩行者可能性順位が対応付けられた情報である。   As shown in FIG. 6, in the pedestrian condition information 74a, condition contents and weighting information are associated with the first condition, the second condition, and the third condition, respectively. This is information associated with a pedestrian possibility ranking.

なお、図6に示す○印は条件成立を意味し、×印は条件不成立を意味する。同図に示すように、第1条件は、横移動速度が第1の閾値の一例である2.3[km/h]以上という条件である。かかる第1条件は、物標が徒歩相当の速度以上で横方向(自車両Cが進行する方向と交差する方向)に移動しているという条件である。   In FIG. 6, “◯” means that the condition is satisfied, and “X” means that the condition is not satisfied. As shown in the figure, the first condition is a condition that the lateral movement speed is 2.3 [km / h] or more, which is an example of the first threshold. The first condition is a condition that the target is moving in the lateral direction (direction intersecting the direction in which the host vehicle C travels) at a speed equivalent to that of walking.

また、第2条件は、物標の移動開始横位置から今回の横位置を減算した値の絶対値、つまり、物標の横移動量が第2の閾値の一例である2.5[m]以上という条件である。かかる第2条件は、物標が路側物、ゴースト、および下方物等の横方向に移動しないものではないという条件である。   The second condition is that the absolute value of the value obtained by subtracting the current horizontal position from the movement start horizontal position of the target, that is, the horizontal movement amount of the target is 2.5 [m] as an example of the second threshold value. This is the condition. The second condition is a condition that the target does not move laterally such as roadside objects, ghosts, and lower objects.

また、第3条件は、横位置ばらつきが第3の閾値の一例である1.0[m]以内という条件である。かかる第3条件は、物標の横位置ばらつきが、一般的な歩行動作中における歩行者の手足の可動範囲内に収まっているという条件である。   The third condition is a condition that the lateral position variation is within 1.0 [m], which is an example of the third threshold value. The third condition is a condition that the lateral position variation of the target is within the movable range of the pedestrian's limbs during a general walking motion.

すなわち、この条件は、例えば前回までの処理で横方向のうちの一方向(例えば、右方向)に移動していると判定された物標が、今回の処理で左方向に戻ったように判定された(ばらついた)場合、前回の横位置から左方向に移動した今回の横位置の差が1.0[m]以内であれば、他車両等のばらつきが比較的大きい物標と比べて、ばらつきが比較的小さいと物標と判定する条件である。   That is, for example, this condition is determined so that the target determined to have moved in one of the horizontal directions (for example, the right direction) in the previous processing has returned to the left in the current processing. If the difference in the current lateral position moved to the left from the previous lateral position is within 1.0 [m], compared to a target with a relatively large variation in other vehicles, etc. If the variation is relatively small, it is a condition for determining a target.

具体的には、前回は右方向に移動した歩行者の手(右方向寄りの手)が反射点となり、今回は右方向に移動した歩行者の足(左方向寄りの足)が反射点となり、歩行者の可能性が高い物標と判定する条件である。   Specifically, the pedestrian's hand (right hand) moved rightward is the reflection point last time, and the pedestrian's foot (left hand movement) moved rightward is the reflection point this time. This is a condition for determining a target with high possibility of a pedestrian.

そして、判定部75aは、算出した物標の横移動速度、横移動量、および横位置ばらつきについて、第1条件、第2条件、および第3条件の成立数が多いほど、歩行者可能性順位が高いと判定する。   Then, the determination unit 75a determines the pedestrian possibility ranking as the number of established first condition, second condition, and third condition for the calculated lateral movement speed, lateral movement amount, and lateral position variation increases. Is determined to be high.

具体的には、判定部75aは、第1条件、第2条件、および第3条件の3つの条件が全て成立する物標の歩行者可能性順位を最高の「1」と判定する。また、判定部75aは、第1条件、第2条件、および第3条件の3つの条件が全て不成立の物標の歩行者可能性順位を最低の「7」と判定する。   Specifically, the determination unit 75a determines the highest pedestrian possibility ranking of a target that satisfies all three conditions of the first condition, the second condition, and the third condition as “1”. In addition, the determination unit 75a determines that the pedestrian possibility ranking of a target in which all of the three conditions of the first condition, the second condition, and the third condition are not satisfied is the lowest “7”.

このように、判定部75aは、歩行者の挙動の特徴を利用した第1条件、第2条件、および第3条件という3つの条件の成立数が多いほど歩行者可能性順位が高いと判定することによって、物標が歩行者である可能性の高さを精度よく判定することができる。   As described above, the determination unit 75a determines that the pedestrian possibility ranking is higher as the number of established conditions of the first condition, the second condition, and the third condition using the characteristics of the pedestrian behavior increases. Thus, it is possible to accurately determine the possibility that the target is a pedestrian.

また、判定部75aは、条件の成立数が同数の場合、第1条件、第2条件、および第3条件のうち、成立した条件に割り当てられた重みづけ情報に基づいて、歩行者可能性順位を判定する。   In addition, when the number of established conditions is the same, the determination unit 75a determines the pedestrian possibility ranking based on the weighting information assigned to the established condition among the first condition, the second condition, and the third condition. Determine.

重みづけ情報は、歩行者可能性順位の判定における第1条件、第2条件、および第3条件の重要度合の高さを示す情報である。ここで、第2条件である横移動量および第3条件である横位置ばらつきの判定には、同一物標について、少なくとも時系列で2回以上の処理が必要である。これに対して、第1条件である横移動速度は、物標の瞬時値に基づき1回の処理で早期に判定が可能である。このため、本実施形態では、図6に示すように、第1条件に対して重要度合が最高の「3」を割り当てる。   The weighting information is information indicating the level of importance of the first condition, the second condition, and the third condition in the determination of the pedestrian possibility ranking. Here, the determination of the lateral movement amount as the second condition and the lateral position variation as the third condition requires at least two or more processes in time series for the same target. On the other hand, the lateral movement speed, which is the first condition, can be determined early in one process based on the instantaneous value of the target. For this reason, in this embodiment, as shown in FIG. 6, “3” having the highest importance is assigned to the first condition.

また、第1条件である横移動速度および第2条件である横移動量は、物標が自車両Cへ衝突する可能性がある横方向の動きをしているか否かの判定材料である。これに対して、第3条件の横位置ばらつきは、前述したように、主に物標が歩行者なのか、歩行者よりも横幅の大きな車両等の物標なのか否かの判定材料であり、その物標が自車両Cへ衝突する可能性がある横方向の動きをしているか否かの判定材料ではない。   Further, the lateral movement speed that is the first condition and the lateral movement amount that is the second condition are materials for determining whether or not the target is moving in a lateral direction that may collide with the host vehicle C. On the other hand, as described above, the lateral position variation of the third condition is mainly used to determine whether the target is a pedestrian or a target such as a vehicle having a wider width than the pedestrian. It is not a material for determining whether or not the target is moving in a lateral direction that may collide with the host vehicle C.

このため、図6に示すように、本実施形態では、第2条件に対して、第1条件の次に重要度合が高い「2」を割り当て、第3条件に対して、重要度合が最低の「1」を割り当てる。これにより、判定部75aは、歩行者可能性順位の判定における重要度合の高い条件が成立するほど、歩行者可能性順位が高いと判定することができる。   For this reason, as shown in FIG. 6, in this embodiment, “2” having the second highest degree of importance is assigned to the second condition, and the lowest degree of importance is assigned to the third condition. Assign “1”. Thereby, the determination part 75a can determine with a pedestrian possibility order | rank being so high that the conditions with high importance in the determination of a pedestrian possibility order | rank are satisfied.

ここで、第1条件、第2条件、および第3条件のうち、2つの条件が成立する組み合わせは、第1条件および第2条件が成立する場合と、第1条件および第3条件が成立する場合と、第2条件および第3条件が成立する場合の3通りである。   Here, the combination in which two conditions are satisfied among the first condition, the second condition, and the third condition is satisfied when the first condition and the second condition are satisfied, and when the first condition and the third condition are satisfied. There are three cases: the case and the second condition and the third condition.

そして、第1条件および第2条件が成立する場合の重みづけ情報の合計は「5」、第1条件および第3条件が成立する場合の重みづけ情報の合計は「4」、第2条件および第3条件が成立する場合の重みづけ情報の合計は「3」となる。   The sum of the weight information when the first condition and the second condition are satisfied is “5”, and the sum of the weight information when the first condition and the third condition is satisfied is “4”. The sum of the weighting information when the third condition is satisfied is “3”.

このため、判定部75aは、2つの条件が成立する場合、重みづけ情報の合計が「5」となる第1条件および第2条件が成立する物標の歩行者可能性順位を「2」と判定する。また、判定部75aは、重みづけ情報の合計が「4」となる第1条件および第3条件が成立する物標の歩行者可能性順位を「3」と判定する。また、判定部75aは、重みづけ情報の合計が「3」となる第2条件および第3条件が成立する物標の歩行者可能性順位を「4」と判定する。   Therefore, when the two conditions are satisfied, the determination unit 75a sets the pedestrian possibility ranking of the target that satisfies the first condition and the second condition that the sum of the weighting information is “5” as “2”. judge. Further, the determination unit 75a determines that the pedestrian possibility ranking of the target that satisfies the first condition and the third condition for which the sum of the weighting information is “4” is “3”. Further, the determination unit 75a determines that the pedestrian possibility ranking of the target satisfying the second condition and the third condition in which the sum of the weighting information is “3” is “4”.

また、判定部75aは、第1条件、第2条件、および第3条件のうち、1つの条件が成立する場合、同様に、重みづけ情報が最低の「1」である第3条件が成立する物標の歩行者可能性順位を「6」と判定する。また、判定部75aは、重みづけ情報が「2」の第2条件が成立する物標の歩行者可能性順位を「5」と判定する。また、判定部75aは、重みづけ情報が最高の「3」である第1条件が成立する物標の歩行者可能性順位を「4」と判定する。   In addition, when one of the first condition, the second condition, and the third condition is satisfied, the determination unit 75a similarly satisfies the third condition with the lowest weighting information “1”. The pedestrian possibility ranking of the target is determined as “6”. In addition, the determination unit 75a determines that the pedestrian possibility ranking of the target that satisfies the second condition with the weighting information “2” is “5”. In addition, the determination unit 75a determines that the pedestrian possibility ranking of the target that satisfies the first condition with the highest weighting information “3” is “4”.

なお、判定部75aは、第2条件および第3条件という2つの条件が成立する場合と、第1条件という一つの条件が成立する場合とでは、成立した条件の重みづけ情報が共に「3」となるため、両場合の物標の歩行者可能性順位を同じ「4」と判定する。   Note that the determination unit 75a determines that the weighting information of the established condition is “3” when the two conditions of the second condition and the third condition are met and when one condition of the first condition is met. Therefore, the pedestrian possibility ranking of the target in both cases is determined to be the same “4”.

続いて、判定部75aは、今回検知された物標の歩行者可能性順位、物標の推定角度、距離、および相対速度を調整部75bへ出力する。このように、判定部75aは、上記3つの条件の成立数が同数の場合に、成立した条件に割り当てられた重みづけ情報に基づいて、物標の歩行者可能性順位を判定することにより、判定可能な歩行者可能性順位の数を増やすことができる。したがって、判定部75aは、より詳細な歩行者可能性順位の判定を行うことができる。   Subsequently, the determination unit 75a outputs the pedestrian possibility ranking of the target detected this time, the estimated angle of the target, the distance, and the relative speed to the adjustment unit 75b. As described above, the determination unit 75a determines the pedestrian possibility ranking of the target based on the weighting information assigned to the established condition when the number of established conditions of the three conditions is the same. The number of pedestrian possibility ranks that can be determined can be increased. Therefore, the determination part 75a can perform more detailed determination of a pedestrian possibility ranking.

調整部75bは、判定部75aから入力される物標の歩行者可能性順位に応じて、物標のカウント値74dから減算する所定値を調整する処理を行う。かかる調整部75bは、判定部75aから今回検知された物標の歩行者可能性順位、物標の推定角度、距離、および相対速度が入力されると、まず、検知可能エリアA外で物標のカウント値74dから減算する所定値を調整するカウント値調整エリアを設定する。   The adjustment unit 75b performs a process of adjusting a predetermined value to be subtracted from the target count value 74d in accordance with the target pedestrian possibility ranking input from the determination unit 75a. When the adjustment unit 75b receives the pedestrian possibility ranking of the target detected this time, the estimated angle of the target, the distance, and the relative speed from the determination unit 75a, first, the adjustment unit 75b outside the detectable area A first. A count value adjustment area for adjusting a predetermined value to be subtracted from the count value 74d is set.

ここで、自車両Cの走行速度が比較的高い場合、自車両C前方の比較的遠い位置から自車両Cの走行する道路を横断する歩行者であっても自車両Cに衝突する可能性がある。このため、レーダ装置1は、自車両Cの走行速度が比較的高い場合には、自車両C前方の比較的遠い位置から自車両Cまでの領域において、自車両Cに衝突する可能性がある歩行者を検知して追跡する必要がある。   Here, when the traveling speed of the host vehicle C is relatively high, even a pedestrian who crosses the road on which the host vehicle C travels from a relatively far position in front of the host vehicle C may collide with the host vehicle C. is there. For this reason, when the traveling speed of the host vehicle C is relatively high, the radar apparatus 1 may collide with the host vehicle C in a region from a relatively far position ahead of the host vehicle C to the host vehicle C. It is necessary to detect and track pedestrians.

一方、自車両Cの走行速度が比較的遅い場合、自車両C前方の比較的遠い位置から自車両Cの走行する道路を横断する歩行者は、自車両Cが通過する前に、道路の横断を完了することができる。   On the other hand, when the traveling speed of the host vehicle C is relatively slow, a pedestrian crossing the road on which the host vehicle C travels from a relatively far position ahead of the host vehicle C crosses the road before the host vehicle C passes through. Can be completed.

このため、レーダ装置1は、自車両Cの走行速度が比較的遅い場合には、自車両C前方の比較的近い位置から自車両Cまでの領域において、自車両Cに衝突する可能性がある歩行者を検知して追跡すれば、自車両Cと歩行者との衝突を回避させることができる。   For this reason, when the traveling speed of the host vehicle C is relatively slow, the radar apparatus 1 may collide with the host vehicle C in a region from a relatively close position ahead of the host vehicle C to the host vehicle C. If a pedestrian is detected and tracked, a collision between the host vehicle C and the pedestrian can be avoided.

そこで、調整部75bは、判定部75aから入力される物標の推定角度、距離、および相対速度に基づいて、自車両Cの走行速度(以下、「自車両速度」と記載する)を算出する。そして、調整部75bは、算出した自車両速度と、記憶部74に記憶されたカウント値調整エリア情報74bとに基づいて、カウント値調整エリアを設定する。   Therefore, the adjustment unit 75b calculates the traveling speed of the host vehicle C (hereinafter referred to as “own vehicle speed”) based on the estimated angle, distance, and relative speed of the target input from the determination unit 75a. . Then, the adjustment unit 75 b sets a count value adjustment area based on the calculated own vehicle speed and the count value adjustment area information 74 b stored in the storage unit 74.

カウント値調整エリア情報74bは、自車両速度の範囲毎に、自車両走行速度が高いほど、自車両Cから縦方向の遠方限界が遠く設定されるカウント値調整エリアが対応付けられた情報である。例えば、図7Aに示すように、61〜80[km/h]という自車両速度の範囲には、検知可能エリアA外で自車両Cから側方に2.4[m]以上離隔し、自車両Cから前方15[m]先までのカウント値調整エリアが対応付けられる。   The count value adjustment area information 74b is information in which, for each range of the own vehicle speed, the count value adjustment area in which the far limit in the vertical direction is set farther from the own vehicle C as the own vehicle traveling speed is higher. . For example, as shown in FIG. 7A, the own vehicle speed range of 61 to 80 [km / h] is separated from the own vehicle C by 2.4 [m] or more outside the detectable area A, Count value adjustment areas from the vehicle C to the front 15 [m] ahead are associated.

また、例えば、図7Bに示すように、31〜60[km/h]という自車両速度の範囲には、検知可能エリアA外で自車両Cから側方に2.4[m]以上離隔し、自車両Cから前方10[m]先までのカウント値調整エリアが対応付けられる。   Further, for example, as shown in FIG. 7B, the vehicle speed range of 31 to 60 [km / h] is separated from the own vehicle C by 2.4 [m] or more outside the detectable area A. The count value adjustment area from the host vehicle C to 10 [m] ahead is associated.

また、例えば、図7Cに示すように、0〜30[km/h]という自車両速度の範囲には、検知可能エリアA外で自車両Cから側方に2.4[m]以上離隔し、自車両Cから前方5[m]先までのカウント値調整エリアが対応付けられる。   Further, for example, as shown in FIG. 7C, the vehicle speed range of 0 to 30 [km / h] is separated from the own vehicle C by 2.4 [m] or more outside the detectable area A. The count value adjustment area from the host vehicle C to 5 [m] ahead is associated.

なお、図7A〜図7Cに示す自車両速度の範囲、およびカウント値調整エリアを規定する数値は、一例であり、これに限定されるものではない。また、カウント値調整エリア情報74bは、2以下の自車両の速度範囲にそれぞれ対応付けられるカウント値調整エリアを含んでもよく、4以上の自車両の速度範囲にそれぞれ対応付けられるカウント値調整エリアを含んでもよい。   In addition, the numerical value which prescribes | regulates the range of the own vehicle speed and count value adjustment area which are shown to FIG. 7A-FIG. 7C is an example, and is not limited to this. Further, the count value adjustment area information 74b may include count value adjustment areas respectively associated with the speed ranges of two or less own vehicles, and the count value adjustment areas respectively associated with the speed ranges of four or more own vehicles. May be included.

調整部75bは、算出した自車両速度が含まれる自車両速度の範囲に対応付けられたカウント値調整エリアを、カウント値74dから減算する所定値を調整するエリアとして設定する。   The adjustment unit 75b sets a count value adjustment area associated with the range of the own vehicle speed including the calculated own vehicle speed as an area for adjusting a predetermined value to be subtracted from the count value 74d.

続いて、調整部75bは、今回検知可能エリアA外で検知された物標が、カウント調整エリア内であるか否かの判定を行う。そして、調整部75bは、カウント調整エリア内でない、つまり、カウント調整エリア外であると判定した場合、物標のカウント値74dから減算する所定値を予め定められた減算値範囲のうち減算量が最小の減算値「2」に決定する。そして、調整部75bは、決定した減算値をカウント部75cへ出力する。   Subsequently, the adjustment unit 75b determines whether or not the target detected outside the currently detectable area A is within the count adjustment area. When the adjustment unit 75b determines that the value is not within the count adjustment area, that is, outside the count adjustment area, the subtraction amount is within a predetermined subtraction value range for a predetermined value to be subtracted from the target count value 74d. The minimum subtraction value “2” is determined. Then, the adjustment unit 75b outputs the determined subtraction value to the count unit 75c.

また、調整部75bは、今回検知可能エリア外で検知された物標が、カウント値調整エリア内であると判定した場合、カウント値74dから減算する所定値を歩行者可能性順位に応じた減算値にする調整を行う。   Further, when the adjustment unit 75b determines that the target detected outside the currently detectable area is within the count value adjustment area, the adjustment unit 75b subtracts a predetermined value to be subtracted from the count value 74d according to the pedestrian possibility ranking. Make adjustments to the value.

このとき、調整部75bは、判定部75aから入力される物標の歩行者可能性順位と、記憶部74によって記憶されたカウント値調整情報74cとに基づいてカウント値74dから減算する所定値を調整する。   At this time, the adjustment unit 75b subtracts a predetermined value to be subtracted from the count value 74d based on the target pedestrian possibility ranking input from the determination unit 75a and the count value adjustment information 74c stored in the storage unit 74. adjust.

図8に示すように、カウント値調整情報74cは、歩行者可能性順位と、カウント値74dから減算する減算値が対応付けられた情報である。同図に示すように、カウント値調整情報74cでは、歩行者可能性順位が最高の「1」に対して減算量が最小の減算値「2」が対応付けられ、歩行者可能性順位が低くなるほど、段階的に減算量が大きくなる減算値が対応付けられる。なお、図8に示す減算値は一例である。   As shown in FIG. 8, the count value adjustment information 74c is information in which a pedestrian possibility rank is associated with a subtraction value to be subtracted from the count value 74d. As shown in the figure, in the count value adjustment information 74c, “1” having the highest pedestrian possibility ranking is associated with the subtraction value “2” having the smallest subtraction amount, and the pedestrian possibility ranking is low. The subtraction value whose subtraction amount increases step by step is associated. The subtraction value shown in FIG. 8 is an example.

調整部75bは、カウント値調整エリア内の物標のカウント値を減算する場合に、カウント値調整情報74cを参照し、判定部75aから入力される物標の歩行者可能性順位に対応付けられた減算値をカウント値74dから減算する減算値として決定する。そして、調整部75bは、決定した減算値をカウント部75cへ出力する。   When the adjustment unit 75b subtracts the count value of the target in the count value adjustment area, the adjustment unit 75b refers to the count value adjustment information 74c and is associated with the pedestrian possibility ranking of the target input from the determination unit 75a. The subtracted value is determined as a subtracted value to be subtracted from the count value 74d. Then, the adjustment unit 75b outputs the determined subtraction value to the count unit 75c.

カウント部75cは、調整部75bから入力される減算値を今回検知された物標のカウント値74dから減算する。具体的には、カウント部75cは、物標が検知可能エリアA外であり、且つカウント値調整エリア外の場合に、カウント値74dから「2」を減算する。   The count unit 75c subtracts the subtraction value input from the adjustment unit 75b from the target count value 74d detected this time. Specifically, the count unit 75c subtracts “2” from the count value 74d when the target is outside the detectable area A and outside the count value adjustment area.

また、カウント部75cは、物標がカウント値調整エリア内である場合、物標の歩行者可能性順位に応じて、「2」、「3」、「4」、「6」、「8」、「9」、「10」のうち、いずれかの減算値をカウント値74dから減算する。   In addition, when the target is within the count value adjustment area, the count unit 75c “2”, “3”, “4”, “6”, “8” according to the pedestrian possibility ranking of the target. , “9”, “10”, one of the subtraction values is subtracted from the count value 74d.

前述したように、かかるカウント値74dは、後述の不要物標判定部73hによって参照される。そして、不要物標判定部73hは、カウント値74dが、例えば、「0」以下になった物標を不要物標と判定し、追跡対象から除外する。   As described above, the count value 74d is referred to by an unnecessary target determination unit 73h described later. Then, the unnecessary target determination unit 73h determines that the target whose count value 74d is “0” or less, for example, is an unnecessary target and excludes it from the tracking target.

したがって、レーダ装置1は、カウント値調整エリア内の物標について、歩行者可能性順位が高いほど、カウント値から減算する所定値を小さくすることにより、歩行者可能性順位の高い物標を、より長い時間継続して追跡することができる。   Accordingly, the radar device 1 reduces the predetermined value to be subtracted from the count value as the pedestrian possibility ranking increases for the target in the count value adjustment area, It can be continuously tracked for a longer time.

例えば、図9に示すように、レーダ装置1は、物標TG2のように、横移動速度が2.3[km/h]以下、横移動量が2.5[m]以下、横位置ばらつき(図示略)が1.0[m]以上の物標については、カウント値調整エリア内でカウント値74dから「10」を順次減算する。   For example, as shown in FIG. 9, the radar apparatus 1 has a lateral movement speed of 2.3 [km / h] or less, a lateral movement amount of 2.5 [m] or less, and a lateral position variation like a target TG2. For a target (not shown) of 1.0 [m] or more, “10” is sequentially subtracted from the count value 74d in the count value adjustment area.

これにより、歩行者である可能性が低い物標TG2は、カウント値調整エリア内になる以前のカウント値が上限の「35」であったとしても、4回目のカウント処理によってカウント値74dが「0」以下となり、レーダ装置1の追跡対象から除外される。   As a result, the target TG2 having a low possibility of being a pedestrian has a count value 74d of “35” by the fourth count process even if the count value before entering the count value adjustment area is the upper limit “35”. 0 or less, and is excluded from the tracking target of the radar device 1.

一方、レーダ装置1は、物標TG4のように、横移動速度が2.3[km/h]以上、横移動量が2.5[m]以上、横位置ばらつき(図示略)が1.0[m]以下の物標については、カウント値調整エリア内でカウント値74dから「2」を順次減算する。   On the other hand, the radar apparatus 1 has a lateral movement speed of 2.3 [km / h] or more, a lateral movement amount of 2.5 [m] or more, and a lateral position variation (not shown) of 1. For a target of 0 [m] or less, “2” is sequentially subtracted from the count value 74d in the count value adjustment area.

これにより、歩行者である可能性が高い物標TG4は、カウント値調整エリア内になる以前のカウント値が上限の「35」であった場合、18回目のカウント処理によって、ようやくカウント値74dが「0」以下となり、レーダ装置1の追跡対象から除外される。   As a result, the target TG4 having a high possibility of being a pedestrian is finally set to the count value 74d by the 18th count process when the count value before entering the count value adjustment area is the upper limit “35”. It becomes “0” or less, and is excluded from the tracking target of the radar device 1.

また、レーダ装置1は、物標TG3のように、横移動速度が2.3[km/h]未満であるが、横移動量が2.5[m]以上、横位置ばらつき(図示略)が1.0[m]以下の物標については、カウント値調整エリア内でカウント値74dから「6」を順次減算する。   Further, the radar apparatus 1 has a lateral movement speed of less than 2.3 [km / h] as in the target TG3, but the lateral movement amount is 2.5 [m] or more, and the lateral position variation (not shown). For a target of 1.0 [m] or less, “6” is sequentially subtracted from the count value 74d in the count value adjustment area.

これにより、物標TG2よりは歩行者である可能性が高く、物標TG4よりは歩行者である可能性が低い物標TG3は、カウント値調整エリア内になる以前のカウント値が上限の「35」であった場合、6回目のカウント処理まで、レーダ装置1の追跡対象になる。   As a result, the target TG3, which has a higher possibility of being a pedestrian than the target TG2, and is less likely to be a pedestrian than the target TG4, has an upper count value before being in the count value adjustment area. In the case of “35”, the radar apparatus 1 becomes a tracking target until the sixth count process.

このように、レーダ装置1によれば、歩行者である可能性の高い物標ほど、より長い時間継続して追跡することが可能となる。   Thus, according to the radar apparatus 1, it is possible to continuously track a target that has a high possibility of being a pedestrian for a longer time.

しかも、調整部75bは、カウント値74dから減算する所定値を調整するエリアとして検知可能エリアA外に規定するカウント値調整エリアの自車両Cから進行方向における遠方限界位置までの距離を自車両Cの走行速度に応じて変更する。   Moreover, the adjustment unit 75b determines the distance from the own vehicle C to the far limit position in the traveling direction in the count value adjustment area defined outside the detectable area A as an area for adjusting the predetermined value subtracted from the count value 74d. It changes according to the traveling speed of.

これにより、レーダ装置1は、例えば、自車両速度が比較的高い場合に、自車両Cと衝突する危険性がある検知可能エリアAの外で自車両Cから比較的遠い位置に存在する歩行者らしき物標を、追跡対象から除外し難くすることができる。   Thereby, for example, when the own vehicle speed is relatively high, the radar apparatus 1 is a pedestrian existing at a position relatively far from the own vehicle C outside the detectable area A where there is a risk of colliding with the own vehicle C. It is possible to make it difficult to exclude a seeming target from the tracking target.

また、レーダ装置1は、例えば、自車両速度が比較的低い場合に、自車両Cと衝突する危険性がある検知可能エリアAの外で自車両Cから比較的近い位置に存在する歩行者らしき物標を、追跡対象から除外し難くすることができる。   In addition, the radar device 1 may be a pedestrian that exists at a position relatively close to the own vehicle C outside the detectable area A where there is a risk of collision with the own vehicle C when the own vehicle speed is relatively low. It is possible to make it difficult to exclude the target from the tracking target.

図2の説明に戻り、物標分類部73gについて説明する。物標分類部73gは、フィルタ処理部73eのフィルタ処理結果に基づき、各物標を移動物(たとえば先行車、対向車、歩行者等)および静止物に分類する。また、物標分類部73gは、分類した分類結果を不要物標判定部73hへ出力する。   Returning to the description of FIG. 2, the target classification unit 73g will be described. The target classification unit 73g classifies each target into a moving object (for example, a preceding vehicle, an oncoming vehicle, a pedestrian, etc.) and a stationary object based on the filter processing result of the filter processing unit 73e. The target classification unit 73g outputs the classified classification result to the unnecessary target determination unit 73h.

不要物標判定部73hは、システム制御上、不要となる物標であるか否かを判定する。かかる不要物標判定部73hは、各物標のカウント値74dを参照し、カウント値74dが「0」以下となった物標を不要となる物標と判定する。不要となる物標は、構造物、壁反射等である。なお、不要とされた物標は、基本的に外部装置への出力対象としないが、内部的には保持されていてよい。そして、不要物標判定部73hは、不要と判定しなかった物標に関する情報を結合処理部73iへ出力する。   The unnecessary target determination unit 73h determines whether or not the target is unnecessary in terms of system control. The unnecessary target determining unit 73h refers to the count value 74d of each target, and determines that the target whose count value 74d is equal to or less than “0” is an unnecessary target. Unnecessary targets are structures, wall reflections, and the like. In addition, although the target made unnecessary is not made into the output object to an external apparatus fundamentally, you may hold | maintain internally. Then, the unnecessary target determination unit 73h outputs information related to the target that is not determined to be unnecessary to the combination processing unit 73i.

結合処理部73iは、実在するとして検知されている複数の物標のうち、同一物からの反射点であると推定されるものについて、1つの物標にまとめるグルーピングを行い、グルーピング結果を出力物標選択部73jへ出力する。   The combination processing unit 73i performs grouping for a target that is estimated to be a reflection point from the same object among a plurality of targets detected as existing, and outputs the grouping result as an output object. It outputs to the mark selection part 73j.

出力物標選択部73jは、システム制御上、外部装置へ出力することが必要となる物標を選択する。また、出力物標選択部73jは、選択した物標に関する物標情報(実在角度や距離、相対速度等を含む)を外部装置へ出力する。   The output target selection unit 73j selects a target that needs to be output to an external device for system control. In addition, the output target selection unit 73j outputs target information regarding the selected target (including the actual angle, distance, relative speed, etc.) to the external device.

ここで、外部装置は、たとえば車両制御装置10である。車両制御装置10は、自車両Cの各装置を制御するECU(Electronic Control Unit)である。車両制御装置10は、たとえば、車速センサ11と、舵角センサ12と、スロットル13と、ブレーキ14と、電気的に接続されている。   Here, the external device is, for example, the vehicle control device 10. The vehicle control device 10 is an ECU (Electronic Control Unit) that controls each device of the host vehicle C. The vehicle control device 10 is electrically connected to, for example, a vehicle speed sensor 11, a rudder angle sensor 12, a throttle 13, and a brake 14.

車両制御装置10は、レーダ装置1から取得した物標情報に基づき、たとえばACC(Adaptive Cruise Control)やPCS(Pre-Crash Safety System)等の車両制御を行う。   The vehicle control device 10 performs vehicle control such as ACC (Adaptive Cruise Control) and PCS (Pre-Crash Safety System) based on the target information acquired from the radar device 1.

たとえば、車両制御装置10は、ACCを行う場合、レーダ装置1から取得した物標情報を使用し、先行車との車間距離を一定距離に保ちつつ、自車両Cが先行車に追従するように、スロットル13やブレーキ14を制御する。また、車両制御装置10は、随時変化する自車両Cの走行状況、すなわち車速や舵角等を、車速センサ11や舵角センサ12等から都度取得し、レーダ装置1へフィードバックする。   For example, when ACC is performed, the vehicle control device 10 uses the target information acquired from the radar device 1 so that the host vehicle C follows the preceding vehicle while keeping the inter-vehicle distance from the preceding vehicle constant. The throttle 13 and the brake 14 are controlled. In addition, the vehicle control device 10 obtains the traveling state of the host vehicle C that changes from time to time, that is, the vehicle speed, the steering angle, and the like from the vehicle speed sensor 11, the steering angle sensor 12, etc., and feeds back to the radar device 1.

また、たとえば、車両制御装置10は、PCSを行う場合、レーダ装置1から取得した物標情報を使用し、自車両Cの進行方向に衝突の危険性がある先行車や静止物等が存在することが検知される場合には、ブレーキ14を制御して自車両Cを減速させる。また、たとえば、自車両Cの搭乗者に対して図示略の警報器を用いて警告したり、車室内のシートベルトを引き込んで搭乗者を座席に固定したりする。   Further, for example, when performing the PCS, the vehicle control device 10 uses the target information acquired from the radar device 1 and there is a preceding vehicle, a stationary object, or the like that has a risk of collision in the traveling direction of the host vehicle C. If this is detected, the brake 14 is controlled to decelerate the host vehicle C. In addition, for example, an alarm device (not shown) is used to warn the passenger of the host vehicle C, or the passenger is fixed to the seat by retracting a seat belt in the passenger compartment.

次に、本実施形態に係るレーダ装置1のデータ処理部73が実行する処理手順について、図10および図11を参照して説明する。図10は、実施形態に係るレーダ装置1のデータ処理部73が実行するメイン処理を示すフローチャートである。また、図11は、実施形態に係るメイン処理中のカウント処理を示すフローチャートである。   Next, a processing procedure executed by the data processing unit 73 of the radar apparatus 1 according to this embodiment will be described with reference to FIGS. 10 and 11. FIG. 10 is a flowchart illustrating main processing executed by the data processing unit 73 of the radar apparatus 1 according to the embodiment. FIG. 11 is a flowchart showing the counting process during the main process according to the embodiment.

図10に示すように、まずピーク抽出部73aが、FFT部72から入力される高速フーリエ変換処理後のビート信号に基づき、ピーク抽出処理を行う(ステップS101)。続いて、方位演算部73bが、ピーク抽出処理の処理結果に基づき、方位演算処理を行う(ステップS102)。   As shown in FIG. 10, first, the peak extraction unit 73a performs a peak extraction process based on the beat signal after the fast Fourier transform process input from the FFT unit 72 (step S101). Subsequently, the azimuth calculation unit 73b performs an azimuth calculation process based on the processing result of the peak extraction process (step S102).

その後、ペアリング部73cが、方位演算処理の処理結果に基づき、ペアリング処理を行う(ステップS103)。続いて、連続性判定部73dがペアリング処理の処理結果に基づき、連続性判定処理を行う(ステップS104)。その後、フィルタ処理部73eが、連続性判定処理の処理結果に基づき、フィルタ処理を行う(ステップS105)。   Thereafter, the pairing unit 73c performs a pairing process based on the processing result of the azimuth calculation process (step S103). Subsequently, the continuity determination unit 73d performs a continuity determination process based on the processing result of the pairing process (step S104). Thereafter, the filter processing unit 73e performs a filter process based on the processing result of the continuity determination process (step S105).

続いて、カウント処理部73fが、フィルタ処理の処理結果に基づき、各物標のカウント値74dを加減算するカウント処理を行う(ステップS106)。カウント処理の詳細については、図11を参照して後述する。   Subsequently, the count processing unit 73f performs count processing for adding or subtracting the count value 74d of each target based on the processing result of the filter processing (step S106). Details of the counting process will be described later with reference to FIG.

続いて、物標分類部73gが、フィルタ処理の処理結果に基づき、物標分類処理を行う(ステップS107)。その後、不要物標判定部73hが、物標分類処理の処理結果に基づき、不要物標判定処理を行う(ステップS108)。そして、結合処理部73iが、不要物標判定処理の処理結果に基づき、結合処理を行う(ステップS109)。   Subsequently, the target classification unit 73g performs target classification processing based on the processing result of the filter processing (step S107). Thereafter, the unnecessary target determination unit 73h performs an unnecessary target determination process based on the processing result of the target classification process (step S108). Then, the combination processing unit 73i performs a combination process based on the processing result of the unnecessary target determination process (step S109).

そして、出力物標選択部73jが、結合処理の処理結果に基づき、出力物標選択処理を行い(ステップS110)、出力対象として選択された物標の物標情報を外部装置へ出力して、処理を終了する。   Then, the output target selection unit 73j performs output target selection processing based on the processing result of the combination processing (step S110), and outputs the target information of the target selected as the output target to the external device. The process ends.

次に、図11を参照し、カウント処理について説明する。カウント処理部73fは、図11に示す処理を所定周期で繰り返し実行する。具体的には、カウント処理部73fは、フィルタ処理部73eからフィルタ処理の処理結果が入力されると、今回検知された物標が検知可能エリアA外か否かの判定を行う(ステップS201)。   Next, the counting process will be described with reference to FIG. The count processing unit 73f repeatedly executes the process shown in FIG. 11 at a predetermined cycle. Specifically, when the processing result of the filter processing is input from the filter processing unit 73e, the count processing unit 73f determines whether the target detected this time is outside the detectable area A (step S201). .

そして、カウント処理部73fは、検知可能エリアA外でないと判定した場合(ステップS201,No)、今回検知された物標のカウント値74dに一定値(例えば、「4」)を加算し(ステップS208)、処理を終了する。   If the count processing unit 73f determines that it is not outside the detectable area A (step S201, No), the count processing unit 73f adds a certain value (for example, “4”) to the count value 74d of the target detected this time (step “201”). S208), the process is terminated.

また、カウント処理部73fは、今回検知された物標が検知可能エリアA外であると判定した場合(ステップS201,Yes)、物標の歩行者可能性順位を判定する(ステップS202)。その後、カウント処理部73fは、自車両速度に応じたカウント値調整エリアを設定する(ステップS203)。   Further, when the count processing unit 73f determines that the target detected this time is outside the detectable area A (step S201, Yes), the count processing unit 73f determines the pedestrian possibility ranking of the target (step S202). Thereafter, the count processing unit 73f sets a count value adjustment area corresponding to the host vehicle speed (step S203).

続いて、カウント処理部73fは、今回検知された物標がステップS203で設定したカウント値調整エリア内か否かを判定する(ステップS204)。そして、カウント処理部73fは、カウント値調整エリア内であると判定した場合(ステップS204,Yes)、カウント値74dから減算する所定値を判定した歩行者可能性順位に応じた減算値に決定し(ステップS205)、処理をステップS206へ移す。   Subsequently, the count processing unit 73f determines whether or not the target detected this time is within the count value adjustment area set in step S203 (step S204). If the count processing unit 73f determines that it is within the count value adjustment area (Yes in step S204), the count processing unit 73f determines a predetermined value to be subtracted from the count value 74d as a subtraction value corresponding to the determined pedestrian possibility rank. (Step S205), the process proceeds to step S206.

また、カウント処理部73fは、今回検知された物標がカウント値調整エリア外であると判定した場合(ステップS204,No)、カウント値74dから減算する所定値を減算値の最小値に決定し(ステップS207)、処理をステップS206へ移す。ステップS206において、カウント処理部73fは、決定した減算値を今回検知された物標のカウント値74dから減算して処理を終了する。   If the count processing unit 73f determines that the target detected this time is outside the count value adjustment area (No in step S204), the count processing unit 73f determines the predetermined value to be subtracted from the count value 74d as the minimum value of the subtraction value. (Step S207), the process proceeds to step S206. In step S206, the count processing unit 73f subtracts the determined subtraction value from the count value 74d of the target detected this time, and ends the process.

なお、上述した実施形態は、一例であり、実施形態に係るレーダ装置1は、種々の変形が可能である。次に、図12〜図14を参照して、実施形態の変形例1に係るレーダ装置について説明する。   The above-described embodiment is an example, and the radar apparatus 1 according to the embodiment can be variously modified. Next, a radar apparatus according to Modification 1 of the embodiment will be described with reference to FIGS.

変形例1に係るレーダ装置は、上述した第1条件、第2条件、および第3条件に加え、検知可能エリアA外に存在する物標の検知位置と、歩行者の予測移動奇跡との一致度に基づいて、物標の歩行者可能性順位を判定する。   In the radar apparatus according to the first modification, in addition to the first condition, the second condition, and the third condition described above, the detected position of the target existing outside the detectable area A matches the predicted movement miracle of the pedestrian. Based on the degree, the pedestrian possibility ranking of the target is determined.

図12は、実施形態の変形例1に係るレーダ装置が記憶する歩行者条件情報の一例を示す説明図である。また、図13は、実施形態の変形例1に係るレーダ装置が物標の位置と、歩行者の予測移動軌跡との一致度合を判定する手順の説明図である。また、図14は、実施形態の変形例1に係るレーダ装置が記憶するカウント値調整情報の一例を示す説明図である。   FIG. 12 is an explanatory diagram illustrating an example of pedestrian condition information stored in the radar device according to the first modification of the embodiment. FIG. 13 is an explanatory diagram of a procedure in which the radar device according to the first modification of the embodiment determines the degree of coincidence between the target position and the predicted movement trajectory of the pedestrian. FIG. 14 is an explanatory diagram illustrating an example of count value adjustment information stored in the radar apparatus according to Modification 1 of the embodiment.

変形例1に係るレーダ装置は、図6に示す歩行者条件情報74aに替えて、図12に示す歩行者条件情報を記憶部74によって記憶し、図8に示すカウント値調整情報74cに替えて、図14に示すカウント値調整情報を記憶部74によって記憶する。また、変形例1に係るレーダ装置は、歩行者が自車両Cの進行方向を横断する場合の状況によって異なる歩行者の予測移動軌跡を記憶部74によって複数記憶する。   The radar apparatus according to Modification 1 stores the pedestrian condition information shown in FIG. 12 by the storage unit 74 instead of the pedestrian condition information 74a shown in FIG. 6, and changes to the count value adjustment information 74c shown in FIG. The count value adjustment information shown in FIG. In addition, the radar device according to the first modification stores a plurality of predicted movement trajectories of pedestrians depending on the situation when the pedestrian crosses the traveling direction of the host vehicle C by the storage unit 74.

ここでの歩行者の予測移動軌跡は、自車両Cに対する歩行者の角度、自車両Cから歩行者までの距離、自車両Cの速度、および歩行者の横方向への移動速度を毎回変更しながら、自車両Cとダミーの歩行者とを衝突させる衝突実験や実際の歩行者の軌跡を試験的に取得することによって導出される。   Here, the predicted movement trajectory of the pedestrian changes the pedestrian angle with respect to the own vehicle C, the distance from the own vehicle C to the pedestrian, the speed of the own vehicle C, and the lateral movement speed of the pedestrian. However, it is derived by a collision experiment in which the host vehicle C collides with a dummy pedestrian or by acquiring an actual pedestrian trajectory on a trial basis.

また、変形例1に係るレーダ装置が記憶する歩行者条件情報は、図12に示すように、第1条件、第2条件、および第3条件が成立する各組み合わせに対して、それぞれ予測移動軌跡との一致度合と、歩行者可能性順位とが対応付けられる。なお、第1条件、第2条件、第3条件の各条件内容、各条件に関する重みづけ情報、および各条件の組み合わせは、図6に示す歩行者条件情報74aと同じである。   In addition, as shown in FIG. 12, the pedestrian condition information stored in the radar apparatus according to the first modification is predicted movement trajectory for each combination that satisfies the first condition, the second condition, and the third condition. And the pedestrian possibility ranking are associated with each other. Note that the condition contents of the first condition, the second condition, and the third condition, the weighting information related to each condition, and the combination of the conditions are the same as the pedestrian condition information 74a shown in FIG.

また、図12に示す予測移動軌跡との一致度合とは、自車両速度、物標の横移動速度、自車両Cに対する物標の角度、および距離に応じて記憶部74から選択される歩行者の予測移動軌跡と、検知可能エリアA外に存在する物標の検知位置との一致度合のことである。   The degree of coincidence with the predicted movement trajectory shown in FIG. 12 is a pedestrian selected from the storage unit 74 according to the own vehicle speed, the lateral movement speed of the target, the angle of the target with respect to the own vehicle C, and the distance. This is the degree of coincidence between the predicted movement trajectory and the detection position of the target existing outside the detectable area A.

図12に示す例では、第1条件、第2条件、および第3条件の各組合せに対して、それぞれ「高」、「中」、「低」という3段階の一致度合が対応付けられる。また、図12に示す歩行者条件情報では、各一致度合に対して、それぞれ歩行者可能性順位が対応付けられる。   In the example shown in FIG. 12, three levels of coincidence of “high”, “medium”, and “low” are associated with each combination of the first condition, the second condition, and the third condition. In the pedestrian condition information shown in FIG. 12, the pedestrian possibility ranking is associated with each matching degree.

また、図14に示すように、変形例1に係るレーダ装置が記憶するカウント値調整情報は、図12に示す各歩行者可能性順位に対して、物標のカウント値から減算する減算値が対応付けられる。   Further, as shown in FIG. 14, the count value adjustment information stored in the radar apparatus according to the first modification includes subtraction values to be subtracted from the target count value for each pedestrian possibility ranking shown in FIG. It is associated.

そして、変形例1に係るレーダ装置は、検知された物標が検知可能エリアAに存在している場合に、フィルタ処理部73eから入力される情報に基づいて、物標の横移動速度、横移動量、および横位置ばらつきを算出する。   Then, when the detected target is present in the detectable area A, the radar apparatus according to the first modification is based on the information input from the filter processing unit 73e, and the horizontal movement speed and the horizontal The movement amount and the lateral position variation are calculated.

さらに、変形例1に係るレーダ装置は、状況に応じて記憶部74から選択された歩行者の予測移動軌跡と、検知可能エリアA外に存在する物標の検知位置との一致度合を判定する。このとき、変形例1に係るレーダ装置は、例えば、図13にハッチングを入れたマスの列によって示す予測移動軌跡と、図13に白丸で示す物標TGの検知位置とに基づいて、一致度合を判定する。   Furthermore, the radar apparatus according to the modification 1 determines the degree of coincidence between the predicted movement trajectory of the pedestrian selected from the storage unit 74 according to the situation and the detection position of the target existing outside the detectable area A. . At this time, the radar apparatus according to the first modification, for example, is based on the predicted movement trajectory indicated by the hatched square row in FIG. 13 and the detection position of the target TG indicated by the white circle in FIG. Determine.

具体的には、変形例1に係るレーダ装置は、順次連続して検知する同一物標の検知位置について、所定回数(ここでは、3回)に一度、一致度合の判定を行う。そして、変形例1に係るレーダ装置は、今回、前回、および前々回の検知位置のうち、3回の検知位置が全て予測移動軌跡上に位置する場合に、一致度合を「高」と判定する。   Specifically, the radar apparatus according to the modification 1 determines the degree of coincidence once for a predetermined number of times (here, three times) for the detection positions of the same target that are sequentially detected. The radar apparatus according to the modification 1 determines that the degree of coincidence is “high” when all of the three detection positions are located on the predicted movement trajectory among the detection positions of the previous time, the previous time, and the previous time.

また、変形例1に係るレーダ装置は、今回、前回、および前々回の検知位置のうち、2回の検知位置が予測移動軌跡上に位置する場合に、一致度合を「中」と判定する。また、変形例1に係るレーダ装置は、今回、前回、および前々回の検知位置のうち、1回の検知位置が予測移動軌跡上に位置する場合に、一致度合を「低」と判定する。   In addition, the radar apparatus according to the first modification determines that the degree of coincidence is “medium” when the two detection positions are located on the predicted movement trajectory among the detection positions of the previous time, the previous time, and the previous time. Further, the radar apparatus according to the modification 1 determines that the degree of coincidence is “low” when one detection position is located on the predicted movement trajectory among the detection positions of the previous time, the previous time, and the previous time.

そして、変形例1に係るレーダ装置は、算出した物標の横移動速度、横移動量、および横位置に基づいて、第1条件、第2条件、および第3条件が成立した組み合わせを判定し、さらに、図13に示す手順によって上記した一致度合を判定する。   The radar apparatus according to the modified example 1 determines a combination in which the first condition, the second condition, and the third condition are satisfied based on the calculated lateral movement speed, lateral movement amount, and lateral position of the target. Further, the degree of coincidence is determined by the procedure shown in FIG.

続いて、変形例1に係るレーダ装置は、図12に示す歩行者条件情報を参照し、成立した条件の組み合わせ、および判定した一致度合に対応付けられた歩行者可能性順位を物標の歩行者可能性順位と判定する。続いて、変形例1に係るレーダ装置は、図14に示すカウント値調整情報を参照し、判定した歩行者可能性順位が対応付けられた減算値を物標のカウント値74dから減算する。   Subsequently, the radar apparatus according to Modification 1 refers to the pedestrian condition information illustrated in FIG. 12, and determines the pedestrian possibility ranking associated with the combination of the established conditions and the determined degree of coincidence. It is determined that it is a person possibility ranking. Subsequently, the radar apparatus according to Modification 1 refers to the count value adjustment information illustrated in FIG. 14 and subtracts the subtraction value associated with the determined pedestrian possibility rank from the target count value 74d.

このように、変形例1に係るレーダ装置は、物標の歩行者可能順位を判定する基準として、前述した第1条件、第2条件、および第3条件に加え、さらに、物標の検知位置と歩行者の予測移動軌跡との一致度合を使用する。   As described above, the radar apparatus according to the modified example 1 further detects the target detection position in addition to the first condition, the second condition, and the third condition described above as a reference for determining the target pedestrian rank. And the degree of coincidence between the predicted movement trajectory of the pedestrian and the pedestrian.

これにより、変形例1に係るレーダ装置は、歩行者可能性順位をさらに細分化することができるため、物標が歩行者である可能性の高さをより正確に判定することができる。したがって、変形例1に係るレーダ装置は、正確に判定した歩行者である可能性の高い物標を、より長い時間継続して追跡することができる。   Thereby, since the radar apparatus according to the modification 1 can further subdivide the pedestrian possibility ranking, it is possible to more accurately determine the high possibility that the target is a pedestrian. Therefore, the radar apparatus according to the modified example 1 can continuously track a target that is likely to be an accurately determined pedestrian for a longer time.

なお、実施形態に係るレーダ装置は、前述した第1条件、第2条件、および第3条件を考慮せずに、物標の検知位置と歩行者の予測移動軌跡との一致度合に基づいて、物標の歩行者可能性順位を判定する構成であってもよい。   Note that the radar apparatus according to the embodiment does not consider the first condition, the second condition, and the third condition described above, based on the degree of coincidence between the target detection position and the predicted movement trajectory of the pedestrian, The structure which determines the pedestrian possibility ranking of a target may be sufficient.

かかる構成とする場合、例えば、実施形態の変形例2に係るレーダ装置は、前述した歩行者が自車両Cの進行方向を横断する場合の状況によって異なる歩行者の複数の予測移動軌跡と、図15に示す歩行者条件情報を記憶する。図15は、実施形態の変形例2に係るレーダ装置が記憶する歩行者条件情報の一例を示す説明図である。   In the case of such a configuration, for example, the radar apparatus according to the second modification of the embodiment includes a plurality of predicted movement trajectories of pedestrians that differ depending on the situation when the pedestrian crosses the traveling direction of the host vehicle C described above, The pedestrian condition information shown in FIG. FIG. 15 is an explanatory diagram illustrating an example of pedestrian condition information stored in the radar device according to the second modification of the embodiment.

図15に示すように、変形例2に係るレーダ装置が記憶する歩行者条件情報では、物標の検知位置と歩行者の予測移動軌跡との一致度合と、歩行者可能性順位とが対応付けられる。同図に示す例では、0〜100[%]の一致度合は、10[%]刻みの10段階に分けられる。そして、各段階の一致度合には、一致度合が高い方から順に1〜10までの歩行者可能性順位が対応付けられる。   As illustrated in FIG. 15, in the pedestrian condition information stored in the radar device according to the second modification, the degree of coincidence between the target detection position and the predicted movement trajectory of the pedestrian is associated with the pedestrian possibility ranking. It is done. In the example shown in the figure, the degree of coincidence between 0 and 100 [%] is divided into 10 steps in increments of 10 [%]. And the pedestrian possibility ranking from 1 to 10 in order from the one with the highest matching degree is associated with the matching degree at each stage.

かかる変形例2に係るレーダ装置は、例えば、検知した物標位置の予測移動軌跡からの逸脱量(予測移動軌跡と物標位置との間の横方向の距離)に基づき、一致率[%]を算出する。例えば、変形例2に係るレーダ装置は、物標が移動予測軌跡上に位置する場合に、100[%]という一致率を算出し、予測移動軌跡と物標位置との間の横方向の距離が所定距離以上の場合に、0[%]という一致率を算出する。   The radar apparatus according to the second modification, for example, is based on the deviation amount of the detected target position from the predicted movement locus (the distance in the horizontal direction between the predicted movement locus and the target position), and the matching rate [%] Is calculated. For example, when the target is located on the movement prediction trajectory, the radar apparatus according to the modification 2 calculates a coincidence rate of 100 [%], and the lateral distance between the prediction movement trajectory and the target position. Is equal to or greater than a predetermined distance, a coincidence rate of 0 [%] is calculated.

続いて、変形例2に係るレーダ装置は、歩行者条件情報を参照し、算出した一致率[%]が含まれる一致度合に対応付けられた歩行者可能性順位を物標の歩行者可能性順位として判定する。そして、変形例2に係るレーダ装置は、判定した歩行者可能性順位が高いほど、小さな減算値を物標のカウント値74dから減算する。   Subsequently, the radar device according to the modified example 2 refers to the pedestrian condition information and sets the pedestrian possibility ranking associated with the degree of coincidence including the calculated coincidence rate [%] to the pedestrian possibility of the target. Judge as rank. And the radar apparatus which concerns on the modification 2 subtracts a small subtraction value from the count value 74d of a target, so that the determined pedestrian possibility ranking is high.

このように、変形例2に係るレーダ装置は、物標の検知位置と歩行者の予測移動軌跡との一致度合に基づいて、物標の歩行者可能性順位を判定することによっても、歩行者の可能性がある物標をより長い時間継続して追跡することができる。   As described above, the radar apparatus according to the modified example 2 also determines the pedestrian possibility ranking of the target based on the degree of coincidence between the target detection position and the predicted movement trajectory of the pedestrian. Can be tracked for a longer time.

また、上述した実施形態では、レーダ装置1の送信アンテナ4の本数を1本、受信アンテナ5の本数をn本としたが、これは一例であって、複数の物標を検出可能であれば他の本数であってもよい。   In the above-described embodiment, the number of the transmission antennas 4 of the radar apparatus 1 is one and the number of the reception antennas 5 is n. However, this is only an example, and a plurality of targets can be detected. Other numbers may be used.

また、上述した実施形態では、レーダ装置1の用いる到来方向推定手法の例にESPRITを挙げたが、これに限られるものではない。たとえばDBF(Digital Beam Forming)や、PRISM(Propagator method based on an Improved Spatial-smoothing Matrix)、MUSIC(Multiple Signal Classification)等を用いてもよい。   In the above-described embodiment, ESPRIT is given as an example of the direction-of-arrival estimation method used by the radar apparatus 1. However, the present invention is not limited to this. For example, DBF (Digital Beam Forming), PRISM (Propagator method based on an Improved Spatial-smoothing Matrix), MUSIC (Multiple Signal Classification), or the like may be used.

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。   Further effects and modifications can be easily derived by those skilled in the art. Thus, the broader aspects of the present invention are not limited to the specific details and representative embodiments shown and described above. Accordingly, various modifications can be made without departing from the spirit or scope of the general inventive concept as defined by the appended claims and their equivalents.

1 レーダ装置
2 送信部
4 送信アンテナ
5 受信アンテナ
6 受信部
7 信号処理装置
10 車両制御装置
11 車速センサ
12 舵角センサ
13 スロットル
14 ブレーキ
21 信号生成部
22 発振器
61 ミキサ
62 A/D変換部
71 送受信制御部
72 FFT部
73 データ処理部
73a ピーク抽出部
73b 方位演算部
73c ペアリング部
73d 連続性判定部
73e フィルタ処理部
73f カウント処理部
73g 物標分類部
73h 不要物標判定部
73i 結合処理部
73j 出力物標選択部
74 記憶部
74a 歩行者条件情報
74b カウント値調整エリア情報
74c カウント値調整情報
74d カウント値
75a 判定部
75b 調整部
75c カウント部
A 検知可能エリア
C 自車両
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Radar apparatus 2 Transmission part 4 Transmission antenna 5 Reception antenna 6 Reception part 7 Signal processing apparatus 10 Vehicle control apparatus 11 Vehicle speed sensor 12 Steering angle sensor 13 Throttle 14 Brake 21 Signal generation part 22 Oscillator 61 Mixer 62 A / D conversion part 71 Transmission / reception Control unit 72 FFT unit 73 Data processing unit 73a Peak extraction unit 73b Direction calculation unit 73c Pairing unit 73d Continuity determination unit 73e Filter processing unit 73f Count processing unit 73g Target classification unit 73h Unnecessary target determination unit 73i Combined processing unit 73j Output target selection unit 74 Storage unit 74a Pedestrian condition information 74b Count value adjustment area information 74c Count value adjustment information 74d Count value 75a Judgment unit 75b Adjustment unit 75c Count unit A Detectable area C Own vehicle

Claims (7)

自車両に接近する物標を検知する検知処理を繰り返し行う検知部と、
今回の前記検知処理で検知されなくなった前記物標の仮想位置を前回の前記検知処理で検知された前記物標に基づいて予測する外挿処理を行う外挿部と、
前記検知処理によって前記物標が検知される毎に、当該物標が存在する可能性の高さを示すカウント値に一定値を加算し、前記外挿処理によって前記物標の仮想位置が予測される毎に、当該物標の前記カウント値から所定値を減算するカウント部と、
前記自車両の進行方向を基準とする所定角度範囲外に存在する物標の前記自車両に対する横方向の移動速度、前記横方向の移動量、および前記横方向の位置ばらつきに基づいて、当該物標が歩行者である可能性の高さを判定する判定部と、
前記判定部によって判定された前記可能性の高さに応じて、当該物標の前記カウント値から減算する前記所定値を調整する調整部と
を備えることを特徴とするレーダ装置。
A detection unit that repeatedly performs a detection process for detecting a target approaching the host vehicle;
An extrapolation unit that performs an extrapolation process for predicting a virtual position of the target that is no longer detected in the current detection process based on the target detected in the previous detection process;
Each time the target is detected by the detection process, a fixed value is added to the count value indicating the high possibility that the target exists, and the virtual position of the target is predicted by the extrapolation process. A count unit that subtracts a predetermined value from the count value of the target,
Based on the lateral movement speed of the target existing outside the predetermined angle range with respect to the traveling direction of the own vehicle relative to the own vehicle, the lateral movement amount, and the lateral position variation. A determination unit for determining a high possibility that the mark is a pedestrian;
A radar apparatus comprising: an adjustment unit that adjusts the predetermined value to be subtracted from the count value of the target in accordance with the high possibility determined by the determination unit.
前記判定部は、
前記横方向の移動速度が第1の閾値以上という第1条件、前記横方向の移動量が第2の閾値以上という第2条件、および前記横方向の位置ばらつきが第3の閾値以下という第3条件の成立数が多いほど前記可能性が高いと判定し、
前記調整部は、
前記判定部によって判定された前記可能性が高い物標ほど、当該物標の前記カウント値から減算する前記所定値を小さくする
ことを特徴とする請求項1に記載のレーダ装置。
The determination unit
A first condition that the lateral movement speed is greater than or equal to a first threshold, a second condition that the amount of lateral movement is greater than or equal to a second threshold, and a third condition that the positional variation in the lateral direction is less than or equal to a third threshold. The greater the number of conditions established, the higher the possibility,
The adjustment unit is
The radar apparatus according to claim 1, wherein the predetermined value to be subtracted from the count value of the target is decreased as the target having the higher possibility determined by the determination unit.
前記第1条件、前記第2条件、および前記第3条件は、
それぞれに重要度合の高さが異なる重みづけ情報が割り当てられ、
前記判定部は、
前記成立数が同数の場合、前記第1条件、前記第2条件、および前記第3条件のうち、成立した条件に割り当てられた前記重みづけ情報に基づいて前記可能性の高さを判定する
ことを特徴とする請求項2に記載のレーダ装置。
The first condition, the second condition, and the third condition are:
Each is assigned weighting information with a different level of importance,
The determination unit
Determining the high possibility based on the weighting information assigned to the established condition among the first condition, the second condition, and the third condition when the number of established conditions is the same; The radar apparatus according to claim 2.
前記重みづけ情報は、
前記重要度合の高い方から、前記第1条件、前記第2条件、および前記第3条件の順に割り当てられる
ことを特徴とする請求項3に記載のレーダ装置。
The weighting information is
The radar apparatus according to claim 3, wherein the radar apparatus is assigned in the order of the first condition, the second condition, and the third condition in descending order of importance.
前記調整部は、
前記カウント値から減算する前記所定値を調整するエリアとして前記所定角度範囲外に規定するカウント値調整エリアの前記自車両から前記進行方向における遠方限界位置までの距離を前記自車両の走行速度に応じて変更する
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一つに記載のレーダ装置。
The adjustment unit is
The distance from the own vehicle to the far limit position in the traveling direction of the count value adjustment area defined outside the predetermined angle range as an area for adjusting the predetermined value to be subtracted from the count value depends on the traveling speed of the own vehicle. The radar apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the radar apparatus is changed.
歩行者が前記進行方向を横断する場合の状況によって異なる前記歩行者の予測移動軌跡を複数記憶する記憶部
をさらに備え、
前記判定部は、
前記所定角度範囲外に存在する物標の位置と、前記記憶部によって記憶された前記予測移動軌跡との一致度に基づいて、前記可能性の高さを判定する
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか一つに記載のレーダ装置。
A storage unit for storing a plurality of predicted movement trajectories of the pedestrian that vary depending on a situation when the pedestrian crosses the traveling direction;
The determination unit
The degree of possibility is determined based on a degree of coincidence between a position of a target existing outside the predetermined angle range and the predicted movement trajectory stored by the storage unit. The radar apparatus according to any one of?
コンピュータが実行する物標検知方法であって、
自車両に接近する物標を検知する検知処理を繰り返し行う検知工程と、
今回の前記検知処理で検知されなくなった前記物標の仮想位置を前回の前記検知処理で検知された前記物標に基づいて予測する外挿処理を行う外挿工程と、
前記検知処理によって前記物標が検知される毎に、当該物標が存在する可能性の高さを示すカウント値に一定値を加算し、前記外挿処理によって前記物標の仮想位置が予測される毎に、当該物標の前記カウント値から所定値を減算するカウント工程と、
前記自車両の進行方向を基準とする所定角度範囲外に存在する物標の前記自車両に対する横方向の移動速度、前記横方向の移動量、および前記横方向の位置ばらつきに基づいて、当該物標が歩行者である可能性の高さを判定する判定工程と、
前記判定工程によって判定された前記可能性の高さに応じて、当該物標の前記カウント値から減算する前記所定値を調整する調整工程と
を含むことを特徴とする物標検知方法。
A target detection method executed by a computer,
A detection process for repeatedly performing a detection process for detecting a target approaching the host vehicle;
An extrapolation step of performing an extrapolation process for predicting the virtual position of the target that is no longer detected in the current detection process based on the target detected in the previous detection process;
Each time the target is detected by the detection process, a fixed value is added to the count value indicating the high possibility that the target exists, and the virtual position of the target is predicted by the extrapolation process. Each time, a counting step of subtracting a predetermined value from the count value of the target,
Based on the lateral movement speed of the target existing outside the predetermined angle range with respect to the traveling direction of the own vehicle relative to the own vehicle, the lateral movement amount, and the lateral position variation. A determination step of determining a high possibility that the mark is a pedestrian;
An adjustment step of adjusting the predetermined value to be subtracted from the count value of the target according to the high possibility determined by the determination step.
JP2016223555A 2016-11-16 2016-11-16 Radar device and target detection method Active JP6815840B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016223555A JP6815840B2 (en) 2016-11-16 2016-11-16 Radar device and target detection method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016223555A JP6815840B2 (en) 2016-11-16 2016-11-16 Radar device and target detection method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018081007A true JP2018081007A (en) 2018-05-24
JP6815840B2 JP6815840B2 (en) 2021-01-20

Family

ID=62198802

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016223555A Active JP6815840B2 (en) 2016-11-16 2016-11-16 Radar device and target detection method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6815840B2 (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019215279A (en) * 2018-06-13 2019-12-19 株式会社デンソーテン Radar device and target data assignment method
JP2020187455A (en) * 2019-05-13 2020-11-19 株式会社デンソー Target identification device and driving support device
JP2021162448A (en) * 2020-03-31 2021-10-11 株式会社Soken Radar system
JP2022026978A (en) * 2020-07-31 2022-02-10 株式会社東芝 Signal processing device, cutting device, and signal processing method

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10100820A (en) * 1996-09-30 1998-04-21 Mazda Motor Corp Moving object identifying device for vehicle
JPH11115660A (en) * 1997-10-21 1999-04-27 Mazda Motor Corp Obstacle warning device for vehicle
JP2012013484A (en) * 2010-06-30 2012-01-19 Fujitsu Ten Ltd Signal processing device, radar device, vehicle control system, and signal processing method
JP2012229948A (en) * 2011-04-25 2012-11-22 Denso Corp Pedestrian detection device, pedestrian detection method and program
US20140340254A1 (en) * 2011-11-24 2014-11-20 Hella Kgaa Hueck & Co. Radar device and a method for detecting a malfunction of a receiver channel of a radar device
JP2016023946A (en) * 2014-07-16 2016-02-08 株式会社デンソー Target detector

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10100820A (en) * 1996-09-30 1998-04-21 Mazda Motor Corp Moving object identifying device for vehicle
JPH11115660A (en) * 1997-10-21 1999-04-27 Mazda Motor Corp Obstacle warning device for vehicle
JP2012013484A (en) * 2010-06-30 2012-01-19 Fujitsu Ten Ltd Signal processing device, radar device, vehicle control system, and signal processing method
JP2012229948A (en) * 2011-04-25 2012-11-22 Denso Corp Pedestrian detection device, pedestrian detection method and program
US20140340254A1 (en) * 2011-11-24 2014-11-20 Hella Kgaa Hueck & Co. Radar device and a method for detecting a malfunction of a receiver channel of a radar device
JP2016023946A (en) * 2014-07-16 2016-02-08 株式会社デンソー Target detector

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019215279A (en) * 2018-06-13 2019-12-19 株式会社デンソーテン Radar device and target data assignment method
JP7168353B2 (en) 2018-06-13 2022-11-09 株式会社デンソーテン Radar device and target data allocation method
JP2020187455A (en) * 2019-05-13 2020-11-19 株式会社デンソー Target identification device and driving support device
JP7200820B2 (en) 2019-05-13 2023-01-10 株式会社デンソー Traffic sign identification device and driving support device
JP2021162448A (en) * 2020-03-31 2021-10-11 株式会社Soken Radar system
JP7372193B2 (en) 2020-03-31 2023-10-31 株式会社Soken radar equipment
JP2022026978A (en) * 2020-07-31 2022-02-10 株式会社東芝 Signal processing device, cutting device, and signal processing method
JP7467269B2 (en) 2020-07-31 2024-04-15 株式会社東芝 Signal processing device, cutting device, and signal processing method

Also Published As

Publication number Publication date
JP6815840B2 (en) 2021-01-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6077226B2 (en) Radar apparatus and signal processing method
JP6092596B2 (en) Radar apparatus and signal processing method
JP3750102B2 (en) In-vehicle radar system
JP2015141109A (en) Radar device and signal processing method
JP4837755B2 (en) Object detection device
JP6993136B2 (en) Radar device and target detection method
JP2015172491A (en) Antenna, radar device, and vehicle control system
JP6793478B2 (en) Radar device and target detection method
JP6815840B2 (en) Radar device and target detection method
US10627484B2 (en) Radar apparatus
JP2009041981A (en) Object detection system and vehicle equipped with object detection system
JP2017227468A (en) Radar device and vertical axis deviation detection method
JP6231803B2 (en) Radar apparatus and signal processing method
JP7103767B2 (en) Radar device and target detection method
JP2010266225A (en) Object detector
JP6265617B2 (en) Radar apparatus and signal processing method
JP6314028B2 (en) Radar apparatus, vehicle control system, and signal processing method
JP5184196B2 (en) Radar apparatus, radar apparatus signal processing method, and vehicle control system
JP2014115137A (en) Radar apparatus and signal processing method
JP3761888B2 (en) In-vehicle radar system
JP2018080938A (en) Radar device and target detection method
JP2018115930A (en) Radar device and method for detecting target
JP2014145731A (en) Target detection apparatus and target detection method
CN110678776B (en) System for enhanced object tracking
JP2018112467A (en) Radar device and target detection method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20191105

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20201130

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20201208

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20201223

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6815840

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250